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本系统基于 AgentFramework 构建 AI 智能体,实现多步推理、任务自动化与工具调用。核心组件包括:AIAgentService(创建 OpenAI 兼容代理,支持流式输出、工具回调、思考过程提取及重试容错);RAGService(结合 Qdrant 向量检索与 AliRerank 重排序,生成上下文提示词);AIKmssService(文档解析、分块、Ollama 嵌入并入库,支持多
OpenClaw.NET 提供了一套强大的外部 CLI 预设系统,允许开发者通过声明式配置和少量代码,将任意命令行程序封装为可管理、可编排的“一等公民”服务。OpenClaw.NET 的预设系统通过“配置驱动 + 运行时绑定”的方式,将 CLI 调用抽象为“命令模板 + 执行上下文”,极大降低了集成成本。### 总结OpenClaw.NET 的外部 CLI 预设系统通过“声明式模板 + 运行时解析
今天,我们来一起探索一个非常有意思的话题:如何在 .NET 生态中,利用 Microsoft.Agents.AI 框架构建一个能“思考”的 AI Agent。:这就是我们说的“思考提取”(Thought Extraction),让 Agent 的决策过程透明化Microsoft.Agents.AI 是微软推出的全新 Agent 开发框架,它基于 .NET,提供了思考链(Chain of Thoug
基础 Agent多代理协作。
每个 Goal 都包含:- 唯一标识(ID)- 状态(待执行/执行中/已完成/失败)- 上下文数据- 重试策略当 Agent 崩溃或中断时,系统可以基于 Goal 状态自动从断点恢复,而非从头开始。## 实战一:基础 Goal 定义与执行首先,我们在 OpenClaw.NET 中定义一个简单的爬虫 Agent。:- 长时间运行的数据管道- 多步骤 API 调用链- 需要人工审核的 AI 工作流Go
端点为例,深入剖析其背后的 Loop Engineering 原理,并展示如何通过可运行的代码片段,将循环控制从概念落地为生产级实践。在软件工程的演进中,循环(Loop)——无论是事件循环、主循环还是状态机循环——始终是驱动系统持续运行的核心机制。然而,将抽象的“循环”概念转化为可靠、可扩展的工程实现,往往需要跨越理论到实践的鸿沟。端点是一个典型的 Loop Engineering 实现——它提供
OpenClaw.NET 上线 MetaSkills :软件工程第一性原理的工业级实践 引言:从第一性原理出发在软件工程领域,第一性原理(First Principles)是指回归到最基础、最不可分割的要素,然后基于这些要素重新构建系统。OpenClaw.NET 团队在推出 MetaSkills 平台时,正是遵循了这一原则——我们不再满足于“微服务+容器化”的流行范式,而是从软件的“可组合性”“可
但 Dynamic Workflows 不同——它会在修改代码后,如果发现某个测试失败,立即动态创建一个子工作流来专门分析这个失败原因,甚至可能决定先修复相关依赖模块,再回来继续。这种动态跳转和递归能力,让 AI 更像一个真正的人类程序员。:用 MetaSKILL 搭建稳定的基础框架(如代码格式化、静态分析),然后在关键决策点(如架构重构、性能优化)启用 Dynamic Workflows 来发挥
负载均衡通信标准化。
想象一下:小李在企业微信里说"提交退货审批",对话窗口直接弹出一个 400x600 的小界面——退货单列表、审批人选择、备注输入框、提交按钮,全部内嵌在聊天上下文中。界面是开发者写的,不是 AI 编的。注意 toolNamePrefix: “grocery.”——这个 App 的所有工具都会以 grocery. 开头,比如 grocery.query-inventory、grocery.updat
一、架构概述External CLI Connectors 是 OpenClaw.NET 的一个受控原生工具 (external_cli),用于将官方平台 CLI(如 GitHub CLI、Azure CLI、kubectl、Stripe CLI、Lark/Feishu CLI 等)包装为可被 AI Agent 安全调用的工具。核心设计哲学:默认禁用 — 功能不会自动启用,需要显式配置不是通用 S
本文介绍 OpenClaw.NET 的 External CLI Connectors,封装官方平台 CLI 为 AI Agent 可控工具。设计默认禁用,不接受自由命令,只允许预配置具名命令。安全采用多层防护:命名命令白名单、风险评分、dry-run 预览、审批流程、脱敏、超时限制和审计日志。Agent 通过指定连接器名、命令名和命名参数调用,运行时将参数展开为 ProcessStartInfo
是 .NET 原生插件的元数据声明文件,其结构与传统 TypeScript 插件的。
(存放为 OpenClaw 技能 Markdown,并按项目调整 URL)。配置后,代理在「工具 + Skill」双重约束下,会更稳定地发起。以下命名是常见工作流产品能力映射到 Slickflow 时的。OpenClaw 运行在独立网关/代理进程中,通过。:何时触发、参数、错误处理。下面是一则可直接改编的。访问你方暴露的业务接口。Skills: Slickflow 契约说明。将上述文件注册到 Op
【代码】.net 8 添加swagger以及批量index,批量删除 elasticsearch。
在项目中,这鼓励开发者探索代理模式,构建自适应系统,如智能DevOps工具,代理自动化测试和部署。在实际项目中,这意味着你能在Blazor应用中嵌入代理,用户交互时代理后台协作,提供实时建议,减少前端逻辑复杂度。在实际落地中,这能在MAUI移动App中实现,代理实时处理相机输入,提供AR指导,结合传统UI事件。这在微服务架构中实用,你能将每个代理部署为独立服务,代理间用gRPC通信,融合传统分布式
零 GC 压力零锁竞争零波形残影零队列失步零内存泄漏100% 工业可长期运行全部代码已验证在 .NET Framework 4.8 + C# 7.3 项目中编译通过、长期运行无崩溃。需要我把也一起升级成同级别工业版吗?可以一次性交付整套PCMinTest2 核心模块终极版。是的,您指出的问题非常精准!在当前代码中,ctx.VceLastTime += m_VCETimeSpace;这行放在了for
在运行原理上,SK用到了.NET的异步编程模型(Task-based),这与传统async/await一致,能无缝处理AI调用延迟。实际价值:用.NET 9,能享受到性能优化,比如更好的垃圾回收,在高负载AI场景下减少卡顿。今天,我们进入实际操作阶段,这篇是系列的第二篇,焦点是安装和快速入门。SK是Microsoft开源的,所以它完美契合.NET生态,到2025年7月,最新版本已支持.NET 9,
Qdrant是一个开源向量搜索引擎,专为高效存储和检索高维向量设计。qdrant-dotnet是其官方.NET客户端库,提供完整的REST API和gRPC封装,支持向量操作、集合管理、元数据过滤等功能。开发者可通过简单API实现向量插入、搜索等操作,支持多种距离度量和异步调用。该库适用于构建AI增强应用,如RAG系统,提供高效的语义搜索和混合检索能力。项目地址:https://github.co
摘要:.NET中的CTS(公共类型系统)和CLS(公共语言规范)是确保跨语言互操作性的核心机制。CTS定义了统一的类型系统,包括值类型和引用类型,为所有.NET语言提供类型安全基础。CLS作为CTS的子集,规定了语言互操作的最小功能集,通过命名规范、类型限制等规则保证兼容性。开发时,公共库应标记CLSCompliant以确保兼容,内部代码可灵活使用非CLS特性。这两个规范共同构成了.NET多语言协
有关,说实话这东西我也比较陌生,后来查了下大模型,它主要奔着替代 .NetFrameWork 时代的 AppDomain 的,都是用来做晚期加卸载,实现对宿主程序的可插拔,AppDomain.Create 是在AppDomain级别上,后者是在 Assembly 级别上。就会立即卸载,它只是起到了一个标记删除的作用,只有程序集中的实例无引用根了,即垃圾对象的时候,再后续由 GC 来实现卸载。,在
随着 .NET 9 的发布,微软引入了一套统一的 AI 抽象层来简化 AI 模型在 .NET 应用中的集成。Microsoft.Extensions.AI 正是这套 AI 支持库的核心组成部分,它提供标准的接口和管道让开发者可以通过一致的方式调用各类 AI 服务(无论是 OpenAI、Azure OpenAI 还是本地部署的模型)。这一设计类似于 .NET 中日志、配置等扩展模型 ——通过定义统一
摘要:本文介绍了针对.NET生态缺乏飞书官方SDK的问题,提出基于WebSocket长连接的解决方案Mud.Feishu。该框架采用分层设计,包含抽象层(Mud.Feishu.Abstractions)和核心实现层(Mud.Feishu.WebSocket),通过策略模式处理多样化事件,支持用户管理、消息接收等场景。系统具备组件化、高可靠、高性能等特点,相比传统Webhook模式大幅降低接入成本,
环境准备与基线项目(.NET 9 + SK + MCP) 该项目旨在搭建基于.NET 9的最小可运行控制台应用,集成Semantic Kernel(SK)和ModelContextProtocol(MCP)。核心目标包括: 创建解决方案结构(基线项目、MCP Server、SK客户端和E2E测试) 通过Directory.Packages.props严格锁定依赖版本(SK 1.65.0,MCP扩展
这意味着 C# 开发者也能像 Python 和 Node.js 开发者一样,直接在本地快速启动 AI 服务进行开发和测试,预示着 .NET 10 在 AI 开发领域将大有不同。紧接上篇,.NET 10 预览版带来了另一项重大更新:NuGet.org 现在支持托管和消费使用 ModelContextProtocol (MCP) C# SDK 构建的 MCP 服务器。的敏捷执行能力,.NET 不仅能够
系统特点1.存储架构灵活,支持集中、分布、离线方式,保障数据安全;2.支持对接放射、超声、内镜、病历、心电、核医学所有影像设备;3.支持丰富模板的模板知识库,执行高效且稳定性强;4.支持科室级、全院级、区域级影像的多级结构;5.支持与HIS、体检系统的一体化集成;6.支持三维重建。
从零开始手搓MCP服务器,技术宅的春天来了!
这一最新功能增强了 .NET 中不断发展的 AI 生态系统。它为更简单地实现现有的语义内核连接器以及在您的 .NET 应用程序中无缝集成和等基础组件铺平了道路。@ssone95为该项目所做的工作和贡献。我们很高兴能继续与社区合作建立合作伙伴关系,使 .NET 开发人员能够构建 AI 应用程序。要了解如何开始使用 Chroma 等数据库构建 AI 应用程序,请查看.NET AI 文档。现在就试用 C
WebAssembly(WASM)与.NET的深度融合正在开启跨平台应用开发的新纪元。本文通过分析WebAssembly在云原生、AI大模型、低代码开发等领域的创新实践,揭示其如何突破传统跨平台开发的技术瓶颈。结合阿里巴巴、华能集团等企业的真实案例,深入探讨模块化架构设计、安全沙箱机制、多模态智能集成等关键技术突破。文章构建了完整的WebAssembly技术生态图谱,提供从理论架构到工程实践的转型
WordCopilot · Chat重磅发布!这款开源Word插件将文档处理变成智能对话体验,支持实时写作、润色和批量修改。创新采用右侧对话、左侧自动成稿的交互模式,内置Markdown/公式/Mermaid支持,兼容Win7+和Word2013+(推荐2019),已适配DeepSeek、Kimi等国产大模型。特色功能包括先预览后执行、批量操作回滚,并支持WPS专业版基础功能。完全开源MIT协议,
本文介绍了如何在.NET 8控制台项目中集成DeepSeek API(兼容OpenAI接口)进行AI对话功能。主要内容包括:1)创建.NET 8控制台项目并添加Microsoft.Extensions.AI相关NuGet包;2)在DeepSeek平台申请API Key并配置到环境变量;3)代码实现通过IChatClient调用DeepSeek API进行非流式对话。关键步骤包含API配置、环境变量
在科技发展浪潮中,我们不妨积极投身技术共享。不满足于做受益者,更要主动担当贡献者。无论是分享代码、撰写技术博客,还是参与开源项目维护改进,每一个微小举动都可能蕴含推动技术进步的巨大能量。东方仙盟是汇聚力量的天地,我们携手在此探索硅基生命,为科技进步添砖加瓦。
AIDotNet.Toon是其.NET实现,提供与System.Text.Json一致的API,支持序列化与反序列化,并处理数值和特殊值。首先,Serilog.Sinks.Console 是一个强大的日志输出器,支持多种格式,如纯文本、彩色文本和 JSON,并通过可配置的输出模板保留结构化信息。文章详细介绍了微软在.NET AI生态的快速发展,强调了Semantic Kernel和MEAI等工具的
/"Endpoints": "192.168.13.180:6379,192.168.13.181:6379", //Redis服务端地址列表,以","分隔,例:"192.168.1.1:6379,192.168.1.2:6379""GetUser": "ConfigUtil.Value('BaseUrl') + 'api/workflowusers/user'", //获取单个人员信息Exter
摘要: 作者利用AI(GitHub Copilot和Claude模型)完成了开源项目ZHIOT.Modbus的开发,全程未手动编写代码。通过两步工作法:1) 定义详细开发计划(生成Markdown并审核);2) 由AI按计划生成代码并测试。项目展示了开发者角色向“规划者”的转变,强调清晰需求拆解、Prompt质量和架构设计能力的重要性。作者认为AI将成为开发者的“副驾驶”,并计划继续迭代项目。开源
不要因为担心性能而全面抛弃 EF Core,那样会让你的 CRM 开发周期延长一倍且 BUG 频出。
在信创化国产要求不断提高的背景下,.NET 开发人员转向 JAVA、Python 等语言虽然面临一定压力,但 AI 大模型的出现为我们提供了强大的支持。它让开发语言转换变得更加简单高效,让我们能够在具体项目中快速应用新语言,实现功能开发。随着 AI 技术的不断发展,它将成为开发人员精通各种编程语言的有力工具,帮助我们在技术发展的浪潮中始终保持竞争力,轻松成为精通多种编程语言的专家。
*TSV(硅通孔)**是3D集成电路(3D IC)和高带宽存储器(HBM)的关键技术,用于垂直互连多层芯片。目标:测量TSV深度(50-100微米)、填充均匀性、表面平整度,识别缺陷(如填充不足、裂纹)。精度要求:高度分辨率0.1-1微米,对齐精度±1微米。挑战高反光硅表面导致图像模糊。深孔结构(高深宽比)需大范围高度测量。复杂几何需高鲁棒性算法。技术需求3D成像:结构光投影(频率优化+时间域解包
通过。
FFMpegCore 是一个基于 .NET 的库,用于调用 FFmpeg 来处理音视频文件。它封装了与 FFmpeg 的交互,使得在 C# 或 .NET 项目中使用 FFmpeg 更加方便直观,而无需直接处理命令行语法。FFMpegCore 功能非常强大,它适合想在 .NET 项目中集成视频处理功能的开发者,适合不想手动拼写复杂 FFmpeg 命令的开发者。可以很方便的开发如视频转码服务、自动化内
告别复杂 API 调用!OllamaSharp 让 .NET 开发者轻松上手 AI,附带完整示例
企业AI助理系统采用分层架构设计,包含智能体交互、知识中枢(RAG)、数据分析(NL2SQL)和工具调用(MCP)三大核心功能模块,支持自然语言查询、跨系统操作和可视化报表生成。技术选型上选用ASP.NET Core后端框架、Semantic Kernel AI框架、Qdrant向量数据库,并支持私有化部署。系统通过权限控制确保安全性,采用容器化云原生部署方案,为企业提供覆盖现有系统的智能化交互层
当然这里不仅仅只有C#/.NET/.NET Core还有前端、云原生(Docker,K8s)、分布式,微服务、实用工具、学习书籍、AIGC、AI赋能、求职和招聘资讯、热点资讯等多个领域,我们致力于构建一个积极向上、和谐友善的.NET技术交流、学习平台。C#/.NET/.NET Core编程常用语法、算法、技巧、中间件、类库、工作业务实操练习集,配套详细的文章教程和代码示例,助力快速掌握C#/.NE
Researcher] 正在搜索多模态AI 2025...→ 找到 Seko 2.0、VideoMind、Gemini 3 Pro 等最新进展[Analyst] 正在分析...→ 提炼出三大趋势:代理化多模态、视频长序列生成、统一世界模型[Writer] 正在撰写报告...→ 生成结构完整的 Markdown 报告[Reviewer] 正在审核...→ 报告审核通过,无需修改最终输出一篇高质量的技