本文介绍了如何在Microsoft Agent Framework (MAF) 中使用Tools功能，让AI代理能够调用开发者定义的函数。通过示例展示了如何创建天气查询工具和人物信息生成工具，并强调了结构化输出的重要性。文章还讲解了如何让AI代理直接返回指定格式的对象（如Person记录），而不仅仅是自然语言描述。最后演示了将Tools功能与结构化输出结合使用的方法，使开发者能够更高效地构建功能丰

Microsoft Agent Framework（简称 MAF）是微软推出的一款用于构建 AI 应用程序的强大工具。它支持 C# 和 Python两种语言使用，当然，尤其适合 .NET 技术栈的开发者，帮助我们快速集成大语言模型（LLM）并构建智能 Agent。本文将带你从零开始，逐步了解如何使用 MF 创建自己的第一个 Agent，并实现文字对话、图片理解、多轮交互以及会话持久化等功能。

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通过上面的代码演示与性能测试，我们了解到：对于计算密集型任务，PLINQ能够显著提高性能，尤其是在数据量较大的情况下。对于I/O密集型任务，异步编程（async/await）更加合适，因为它能够有效地利用线程进行等待资源。使用PLINQ时，需要小心分区与线程开销，避免在小数据或I/O密集型任务中滥用并行计算，同时也需要避免过度并行化。学会了吗？

简单来说，原本的大模型在考试的时候只能依赖已经学习过的内容进行回答，RAG则相当于让大模型可以开卷作答，即使没有学习过的内容，也可以通过翻书解决。docker相当于一个开箱即用的环境，由项目开发者配置完成后，分发镜像给用户使用，无需关心其具体的运行环境配置，也不会影响计算机自身的环境。最近遇到很多人都对于本地知识库搭建的流程非常有兴趣，故做一个教程，也完成一下Datawhale的视频共建任务，文章

简单介绍就是，资源就是能提供给llm的上下文，提示词就是llm的提示，工具是服务器提供的工具，采样是一个特殊的功能用于采样提示词，root则是表明应用的工作的范围。简单来说，对于用户来说，MCP是一种简单的工具，可以帮助我们访问各式各样的数据源。在EchoTools.cs文件中，修改代码如下，便实现了我们的加法工具，这和之前SK（语义核心）的工具编写方法非常的像，几乎可以无缝使用。然后你可以填入你

.NET10带来了一系列令人振奋的性能优化，主要包括逃逸分析、委托优化和抽象性能提升。逃逸分析能智能判断对象生命周期，将短期对象分配到栈上而非堆，显著减少GC压力。委托优化使编译器能内联不会逃逸的委托，降低内存占用。此外，数组接口和Linq操作（如Contains）也获得重大改进，能更智能地理解开发者意图，避免不必要的中间操作。这些优化使.NET10在内存管理和执行效率上都有显著提升，为开发者带来

VS2026预览版发布，带来多项重大更新：性能显著提升，启动和项目加载速度更快；采用Fluent UI重新设计界面，提供11种配色方案；编辑器新增文件编码修改功能，原生支持Mermaid语法；搜索功能优化，可排除指定文件夹；Copilot能力增强，支持意图识别、自适应粘贴和自定义模型；新增.NET性能测试模板，支持报表输出；Git工具支持内联拉取请求注释。推荐配置16核CPU+64GB内存，但优化

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简单介绍就是，资源就是能提供给llm的上下文，提示词就是llm的提示，工具是服务器提供的工具，采样是一个特殊的功能用于采样提示词，root则是表明应用的工作的范围。简单来说，对于用户来说，MCP是一种简单的工具，可以帮助我们访问各式各样的数据源。在EchoTools.cs文件中，修改代码如下，便实现了我们的加法工具，这和之前SK（语义核心）的工具编写方法非常的像，几乎可以无缝使用。然后你可以填入你