改变业务的不是 AI 模型，而是跑它的那套系统

# semantic_kernel_multi_agent.py
# 依赖：pip install semantic-kernel azure-identity

import asyncio
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import (
    AzureChatCompletion,
    OpenAIChatCompletion,
)
from semantic_kernel.core_plugins import TextPlugin
from semantic_kernel.functions import kernel_function
from semantic_kernel.planners.basic_planner import BasicPlanner


# ---- 自定义业务工具插件 ----
class OrderPlugin:
    """模拟订单查询与创建"""

    @kernel_function(name="query_order", description="根据订单号查询订单状态")
    def query_order(self, order_id: str) -> str:
        # 实际场景对接 ERP / 数据库
        return f"订单 {order_id} 状态：已发货，预计明天送达"

    @kernel_function(name="create_order", description="为指定商品创建新订单")
    def create_order(self, product: str, quantity: int) -> str:
        return f"已创建订单：{product} × {quantity}，订单号 ORD-20250701-001"


# ---- 构建 Kernel，注册多模型 + 工具 ----
kernel = Kernel()

# 模型 1：Azure OpenAI GPT-4o（主模型，负责规划与对话）
kernel.add_service(
    AzureChatCompletion(
        service_id="gpt4o",
        deployment_name="gpt-4o",          # ← 替换为你的 deployment 名
        endpoint="https://YOUR_RESOURCE.openai.azure.com",  # ← 替换
        api_version="2024-06-01",
    )
)

# 模型 2：Azure OpenAI GPT-4o-mini（轻量模型，执行简单子任务）
kernel.add_service(
    AzureChatCompletion(
        service_id="gpt4o-mini",
        deployment_name="gpt-4o-mini",      # ← 替换
        endpoint="https://YOUR_RESOURCE.openai.azure.com",  # ← 替换
        api_version="2024-06-01",
    )
)

# 注册工具插件
kernel.add_plugin(OrderPlugin(), plugin_name="order")
kernel.add_plugin(TextPlugin(), plugin_name="text")


# ---- Planner 自动编排 ----
async def run_agent(goal: str):
    planner = BasicPlanner()
    plan = await planner.create_plan(goal, kernel)

    print("=== 生成的执行计划 ===")
    print(plan.description)

    result = await planner.execute_plan(plan, kernel)
    print("\n=== 最终结果 ===")
    print(result)


# ---- 运行 ----
if __name__ == "__main__":
    # 用户自然语言输入 → Planner 拆解为工具调用序列
    asyncio.run(
        run_agent("帮我查一下订单 ORD-8842 的状态，然后给客户发一条简短通知")
    )

# azure_agent_service.py
# 依赖：pip install azure-ai-projects azure-identity

import asyncio
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import Agent, AgentTool
from azure.identity import DefaultAzureCredential


async def create_customer_service_agent():
    # AIProjectClient 自动连接到你的 Azure AI Foundry 项目
    # 环境变量需设置 AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT
    client = AIProjectClient(
        endpoint="https://YOUR_AI_PROJECT.services.ai.azure.com/api",  # ← 替换
        credential=DefaultAzureCredential(),
    )

    # 声明式创建 Agent：指定模型 + 工具 + 安全策略
    agent: Agent = await client.agents.create_agent(
        model="gpt-4o",                    # 可替换为任何已部署模型
        name="cs-agent",
        instructions=(
            "你是客户服务助手。查询订单时调用 order_query 工具，"
            "创建订单时调用 order_create 工具。"
            "回复必须简洁，不超过 3 句话。"
        ),
        tools=[
            AgentTool(
                type="function",
                function={
                    "name": "order_query",
                    "description": "根据订单号查询状态",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "order_id": {"type": "string"}
                        },
                        "required": ["order_id"],
                    },
                },
            ),
        ],
    )

    print(f"Agent 已创建，ID: {agent.id}")

    # 创建对话线程 + 发送消息
    thread = await client.agents.create_thread()
    await client.agents.create_message(
        thread_id=thread.id,
        role="user",
        content="订单 ORD-8842 到哪了？",
    )

    # 运行 Agent
    run = await client.agents.create_and_process_run(
        thread_id=thread.id,
        agent_id=agent.id,
    )

    print(f"Run 状态: {run.status}")
    print(f"Agent 回复: {run.last_message.content}")

    # 清理（生产环境可保留线程做历史追溯）
    await client.agents.delete_agent(agent.id)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(create_customer_service_agent())