semantic-kernel-workshop 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

semantic-kernel-workshop 是一个开源项目，旨在通过一系列 Jupyter notebooks 和实践示例，探索 Microsoft 的 Semantic Kernel 框架，帮助开发者构建智能 AI 应用程序。该项目提供了从基础概念到高级实现模式的全面指导，让开发者能够通过 Python 和 Azure OpenAI 实现真实世界的 AI 应用模式。

项目的核心功能

该项目的主要功能包括：

• 使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 框架构建 AI 应用程序。
• 创建和协调具有不同能力和角色的 AI 代理。
• 使用 Process Framework 构建结构化的 AI 工作流。
• 实现具备安全和可扩展性的企业级 AI 功能。

项目使用了哪些框架或库？

项目中使用了以下框架和库：

• Python 3.10 或更高版本
• Azure OpenAI API
• Jupyter Notebook
• FastAPI（用于后端）
• React（用于前端）
• uv 包管理器

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录如下：

semantic-kernel-workshop/
├── 01-intro-to-semantic-kernel/    # Semantic Kernel 简介
│   └── 01-intro.ipynb              # 基本概念和函数
├── 02-semantic-kernel-agents/      # AI 代理的创建和协调
│   ├── 02.1-single-agents.ipynb    # 代理基础
│   ├── 02.2-agents-chats.ipynb     # 多代理通信
├── 03-semantic-kernel-mcp/         # 使用 SK 与 MCP 集成
│   └── 03.1-sk-with-mcp.ipynb      # SK + MCP 示例
├── 04-process-framework/           # 结构化 AI 工作流
│   └── 04.1-intro-to-processes.ipynb  # Process 框架基础
├── playground/                     # 交互式应用程序
│   ├── backend/                    # FastAPI 服务器
│   ├── frontend/                   # React 应用程序
│   ├── start.sh                    # 启动脚本
│   └── README.md                   # Playground 文档
└── .env.example                 # 环境变量模板

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 功能增强：可以根据实际需求，为 AI 代理添加更多的功能，例如自然语言处理、图像识别等。
2. 界面优化：对前端界面进行美化，提升用户体验。
3. 集成更多框架：例如集成 Dapr 实现可扩展的分布式系统，或集成 Microsoft Graph API。
4. 安全与认证：增加更安全的认证机制，如 OAuth2.0，确保系统的安全性。
5. 部署优化：优化项目部署流程，例如实现 CI/CD 自动化部署。
6. 文档完善：完善项目文档，提供更详细的开发指南和 API 文档，帮助新用户更快上手。