Paso 6: Arnés del agente

Crea un agente de harness a partir de cualquier IChatClient con el método de extensión AsHarnessAgent. Dado que un harness administra las tareas de forma interactiva a lo largo de numerosos pasos, lo habitual es controlarlo mediante un bucle de conversación: mantener un AgentSession para que el estado del harness (plan, tareas pendientes e historial) se conserve entre turnos, leer la siguiente instrucción del usuario y transmitir 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 harness se encarga de la planificación, el seguimiento de las tareas pendientes y la persistencia del historial por ti a lo largo de toda la conversación. Para ver una consola con todas las funciones —con mensajes de solicitud de aprobación de herramientas, visualización de tareas pendientes y modos, y comandos con barra— consulta la experiencia de usuario de terminal de ejemplo.

El ejemplo completo crea un cliente de chat de Microsoft Foundry, lo envuelve con create_harness_agent y reutiliza una misma sesión en dos turnos. El arnés añade planificación, seguimiento de tareas pendientes y compactación, mientras que el ejemplo desactiva la memoria de archivos y la búsqueda web para mantener el enfoque.

import asyncio

from agent_framework import create_harness_agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential


async def main() -> None:
    agent = create_harness_agent(
        client=FoundryChatClient(
            project_endpoint="https://your-account.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
            model="gpt-6-luna",
            credential=AzureCliCredential(),
        ),
        agent_instructions="Help users plan and complete multi-step tasks.",
        disable_file_memory=True,
        disable_web_search=True,
    )
    session = agent.create_session()

    print(await agent.run("Plan a weekend trip to Seattle.", session=session))
    print(await agent.run("Turn that plan into a checklist.", session=session))


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

La sesión compartida conserva el estado del harness en ambas llamadas. Para obtener una consola con todas las funciones —con mensajes de aprobación de herramientas, visualización de tareas pendientes y modos, y comandos de barra— consulta la experiencia de usuario de la terminal de ejemplo.

Prerequisites

• Go 1.26 o posterior.
• Una copia local del repositorio de Agent Framework Go.
• Un punto de conexión de proyecto de Foundry y una implementación del modelo, configurada a través de FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT y FOUNDRY_MODEL.
• Una credencial de Azure compatible con DefaultAzureCredential, como un inicio de sesión de CLI de Azure con az login.

Configurar el harness de Go

El paquete agent/harness configura un agente estándar respaldado por proveedor. Pase el resultado del harness.AgentConfig al constructor del proveedor:

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"
    "path/filepath"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent/harness"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/examples/internal/demo"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/message"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"
)
    workingDirectory, err := os.Getwd()
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("get working directory: %w", err)
    }
    cfg, err := harness.AgentConfig(harness.Config{WorkingDirectory: workingDirectory}, agent.Config{
        Name:        "HarnessAssistant",
        Middlewares: []agent.Middleware{logger},
    })
    if err != nil {
        return err
    }
    a := foundryprovider.NewAgent(
        demo.FoundryProjectEndpoint,
        demo.FoundryTokenCredential(),
        foundryprovider.ModelDeployment(demo.FoundryModel),
        foundryprovider.AgentConfig{
            Config:             cfg,
            DisableStoreOutput: true,
            Instructions:       "Help with software engineering tasks. Use memory and todos to track the current session's work.",
        },
    )

Los valores predeterminados incluyen tareas pendientes, modos de planificación y ejecución, memoria de archivos con aislamiento por sesión, aptitudes, búsqueda web hospedada, middleware de aprobación de herramientas e instrumentación de OpenTelemetry. La utilidad auxiliar también habilita la persistencia del historial por llamada de servicio y la inserción de mensajes.

Este ejemplo de Foundry establece DisableStoreOutput: true para que el historial local sea el propietario de la conversación. Establece DisableWebSearch en harness.Config si el proveedor o la implementación seleccionados no admiten la búsqueda web hospedada.

Ejecute el ejemplo completo desde la raíz del repositorio de Go:

go run .\examples\02-agents\harness\step04_composite_harness

El ejemplo reutiliza una sesión en dos turnos, controla las solicitudes de aprobación de herramientas y abre una sesión independiente para demostrar el aislamiento de memoria. La memoria de archivos persiste en agent-file-memory en el directorio de trabajo.

La compactación y la iteración son opcionales, en lugar de ser valores predeterminados de la herramienta de ejecución de Go. Para conocer los límites de configuración y componentes, consulte Agent Harness.