Paso 6: Agente Harness

Cree un agente de Harness a partir de cualquier IChatClient con el método de AsHarnessAgent extensión. Como un AgentSession funciona de forma interactiva con tareas a lo largo de muchos pasos, normalmente se controla mediante un bucle de conversación: mantenga un AgentSession para que el estado del entorno de prueba (plan, tareas pendientes e historial) se conserve entre turnos, lea la siguiente instrucción del usuario y transmita en streaming la salida del agente a medida que se genera.

using System;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

// chatClient is any IChatClient implementation (Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, ...).
AIAgent agent = chatClient.AsHarnessAgent();

// A session carries the harness state (plan, todos, history) across turns.
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();

Console.WriteLine("Harness agent ready. Type 'exit' to quit.");
while (true)
{
    Console.Write("> ");
    string? input = Console.ReadLine();
    if (string.IsNullOrWhiteSpace(input) || input.Equals("exit", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        break;
    }

    // Stream this turn's output as the harness plans and works through the request.
    await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync(input, session))
    {
        Console.Write(update);
    }

    Console.WriteLine();
}

El arnés controla la planeación, el seguimiento de tareas pendientes y la persistencia del historial en toda la conversación. Para ver una consola con todas las funciones —con solicitudes de aprobación de herramientas, visualización de tareas y modos, y comandos con barra—, consulte el terminal de ejemplo.

Cree un agente harness con la factoría create_harness_agent. Dado que un entorno de ejecución avanza por las tareas de forma interactiva a lo largo de varios pasos, normalmente se controla desde un bucle de conversación: mantener una sesión para que el estado del entorno (plan, tareas pendientes e historial) se mantenga entre turnos, leer la siguiente instrucción del usuario y transmitir en streaming la salida del agente a medida que se genera.

from agent_framework import create_harness_agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

agent = create_harness_agent(
    OpenAIChatClient(model="gpt-4o"),
)

# A session carries the harness state (plan, todos, history) across turns.
session = agent.create_session()

print("Harness agent ready. Type 'exit' to quit.")
while True:
    user_input = input("> ")
    if user_input.strip().lower() in {"exit", "quit"}:
        break

    # Stream this turn's output as the harness plans and works through the request.
    async for chunk in agent.run(user_input, session=session, stream=True):
        if chunk.text:
            print(chunk.text, end="", flush=True)
    print()

El arnés controla la planeación, el seguimiento de tareas pendientes y la persistencia del historial en toda la conversación. Para ver una consola con todas las funciones —con solicitudes de aprobación de herramientas, visualización de tareas y modos, y comandos con barra—, consulte el terminal de ejemplo.