# 第33篇-Agent Framework 工作流节点中加入AI-Agent

在上一节中我们介绍了Agent Framework Workflow的基本概念和一些常用类和组件。

接下来，我们将使用 Workflow 对 Agent 进行基础编排。首先，创建一个简单的 AI Agent。

### 创建 AI Agent

在 C# 中，一个 Agent 通常会基于一个聊天模型客户端创建。

例如，可以先准备一个 Azure OpenAI 的 chat client：

```csharp
var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");

var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME")
    ?? "gpt-5.4-mini";

var chatClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureCliCredential())
    .GetChatClient(deploymentName)
    .AsIChatClient();
```

关于创建基础Agent的细节，可以参考之前的文章：

### 给 Agent 分配具体的任务

创建 Agent 只是第一步，更重要的是明确它做什么任务。

通常通过系统提示词来定义：

```csharp
private static ChatClientAgent GetTranslationAgent(string targetLanguage,IChatClient chatClient)
{
  return new ChatClientAgent(chatClient, $"你是一个翻译助手，将提供的文本翻译为 {targetLanguage}.");
}
```

通过传入不同语言，就可以得到不同角色的 Agent：

```
ChatClientAgent frenchAgent = GetTranslationAgent("法语", chatClient);
ChatClientAgent spanishAgent = GetTranslationAgent("西班牙语", chatClient);
ChatClientAgent englishAgent = GetTranslationAgent("英语", chatClient);
```

### 使用 Workflow 对多个 Agent进行编排

有了多个Agent 后，我们就可以使用Workflow对它们进行编排了。这里我们介绍最简单的编排方式：Sequential（顺序执行）。 后面我们还会介绍其他更复杂的编排方式。

```csharp
var workflow = new WorkflowBuilder(frenchAgent)
    .AddEdge(frenchAgent, spanishAgent)
    .AddEdge(spanishAgent, englishAgent)
    .Build();
```

这段代码定义了一条顺序执行链路：

### 运行Workflow

`Workflow` 构建完成后，可以通过以下方式启动运行：

```csharp
await using StreamingRun streamingRun = await InProcessExecution.RunStreamingAsync(workflow, new ChatMessage(ChatRole.User, "Hello World!"));
// 必须发送轮次令牌以触发Agent。这些Agent被包装为执行器。当它们接收到消息时，会先缓存消息，并且只有在收到 TurnToken 时才会开始处理。
await streamingRun.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));
await foreach (WorkflowEvent evt in streamingRun.WatchStreamAsync())
{
    if (evt is AgentResponseUpdateEvent executorComplete)
    {
        Console.WriteLine($"{executorComplete.ExecutorId}: {executorComplete.Data}");
    }
    else if (evt is WorkflowErrorEvent workflowError)
    {
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
        Console.Error.WriteLine(workflowError.Exception?.ToString() ?? "Unknown workflow error occurred.");
        Console.ResetColor();
    }
    else if (evt is ExecutorFailedEvent executorFailed)
    {
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
        Console.Error.WriteLine($"Executor '{executorFailed.ExecutorId}' failed with {(executorFailed.Data == null ? "unknown error" : $"exception {executorFailed.Data}")}.");
        Console.ResetColor();
    }
}
```

### 触发执行：TurnToken

接下来这一步非常关键：

```csharp
await run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));
```

这段代码可以理解为执行触发信号。驱动 Workflow 开始处理。

### 监听执行过程（Streaming Workflow）

这段代码前面已经讲过了，请查看之前的文章：

### 小结

本节主要演示了多 Agent 的基础编排方式，以及基于 Workflow 的执行机制。 下一节将深入介绍更复杂的编排策略。


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://bingbing-gui.gitbook.io/blog/ai-agent/agent-framework/di-32-pian-agent-framework-zhong-zhi-neng-ti-de-sequential-bian-pai-mo-shi.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.