本文介绍了一个基于.NET的企业级RAG智能体应用架构NetCoreKevin，采用Ollama作为本地LLM推理引擎，Qdrant作为向量数据库。系统包含文档处理、向量存储和检索增强三大模块，支持Vue3前端、IDS4单点登录、多租户等特性。关键技术包括Semantic Kernel实现RAG流程、Qdrant向量存储服务封装以及Ollama API集成，提供从文档嵌入到向量检索的完整解决方案。

基于NET6搭建跨平台DDD思想WebApi架构支持单点登录、多缓存、自动任务、分布式、多租户、日志、授权和鉴权、网关、注册发现、微服务

摘要：本文介绍了Class-based Skill在.NET AI开发中的应用，重点解决工程化治理问题。相比Inline和File-based Skill，Class-based Skill通过强类型C#类实现，提供编译时检查、IDE重构、单元测试等优势，适合长期维护的核心业务能力。文章通过物流单位换算示例展示其实现方式，并解析底层原理：基于Agent Context挂载机制，自动转换为模型可识别

摘要：本文介绍了Class-based Skill在.NET AI开发中的应用，重点解决工程化治理问题。相比Inline和File-based Skill，Class-based Skill通过强类型C#类实现，提供编译时检查、IDE重构、单元测试等优势，适合长期维护的核心业务能力。文章通过物流单位换算示例展示其实现方式，并解析底层原理：基于Agent Context挂载机制，自动转换为模型可识别

本文档介绍基于 **.NET AgentFramework** 开发的 **OpenClaw 智能体框架**，旨在为 .NET 生态提供生产级 AI 智能体解决方案。项目实现 OpenClaw 五大核心层级：用户接口层（多通道接入）、Gateway 核心层（连接管理、热加载、监控）、消息处理层（Agent 执行、路由、会话管理）、扩展层（通道插件、Skill 系统）及基础设施层（配置、记忆、沙箱）

本文介绍了如何在.NET AgentFramework中集成Python执行能力，通过PythonTools类封装了两种执行方式：RunPythonPy用于执行外部Python脚本文件，RunShell执行系统命令。代码展示了如何配置进程参数、处理输出和错误信息，并支持参数传递。同时提供了技能注册方法，支持多技能路径配置。该实现可作为智能体技能扩展的基础，适用于Windows和Linux系统环境。

本文档介绍基于 **.NET AgentFramework** 开发的 **OpenClaw 智能体框架**，旨在为 .NET 生态提供生产级 AI 智能体解决方案。项目实现 OpenClaw 五大核心层级：用户接口层（多通道接入）、Gateway 核心层（连接管理、热加载、监控）、消息处理层（Agent 执行、路由、会话管理）、扩展层（通道插件、Skill 系统）及基础设施层（配置、记忆、沙箱）

本文介绍了如何使用AgentFramework集成智能体技能(Agent Skill)。Agent Skill是可移植的功能包，包含指令、脚本和资源，用于扩展代理的专业能力。文章详细说明了技能的结构，包括必须的SKILL.md文件和可选资源目录。通过创建FileAgentSkillsProvider并添加到代理上下文，可实现技能集成。同时提供了自定义系统提示的方法，以及执行Shell命令的工具类S

本文介绍了如何使用AgentFramework集成智能体技能(Agent Skill)。Agent Skill是可移植的功能包，包含指令、脚本和资源，用于扩展代理的专业能力。文章详细说明了技能的结构，包括必须的SKILL.md文件和可选资源目录。通过创建FileAgentSkillsProvider并添加到代理上下文，可实现技能集成。同时提供了自定义系统提示的方法，以及执行Shell命令的工具类S

OpenClaw安装指南-面向开发人员