由于子智能体是异步运行的，你会发现日志中主 Agent 的思考和子智能体的执行是交织在一起的，这正是异步并发的魅力所在。根据async异步性质，在主agent大模型思考的时候会切到subagent执行，subagent里面大模型思考的时候又会切回主agent执行。但要一定要在subagent.py的while循环内打一个断点，这样就能看到子智能体的执行了。从subagent的提示词中可以看出来，这

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Description("获取指定地点的天气情况。")][Description("获取天气信息的地点。=> $"{location} 的天气多云，最高气温为 14°C。昆明 的天气多云，最高气温为 14°C。识别用户意图调用工具函数返回结果无需手动解析 Function Call。保持 OpenAI SDK 编程体验无缝接入 Microsoft AI 抽象直接构建 Agent支持 Tool Ca

零样本适配：无需训练样本，仅通过工具描述即可实现工具调用决策，降低开发成本；推理透明：全程遵循“思考-行动-观察”的流程，可清晰追溯AI的决策逻辑，便于调试；灵活扩展：新增工具时，只需添加工具描述和实现逻辑，无需修改Agent核心代码；兼容性强：可适配各类兼容OpenAI API的大模型，无论是在线模型还是本地部署的模型（如Qwen、DeepSeek等）都能无缝对接。工具是Agent与外部交互的载

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未来，随着.NET 10 对张量计算的进一步加速，以及模型上下文协议（MCP）在整个软件工业界的普及，我们可以预见，AI 代理将从孤立的实验项目转变为企业 IT 架构中不可或缺的组成部分。这种重构不仅体现在工具链的更新上，更体现在底层设计哲学的根本转变：从将人工智能视为一种“外部调用的库（Library）”，演进为将 AI 代理视为一种“原生的一等公民（First-class Citizen）”软

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