Bot Framework Emulator 使用教程
1. 项目介绍
Bot Framework Emulator 是一个桌面应用程序,允许开发者测试和调试使用 Bot Framework SDK 构建的聊天机器人。该工具支持本地和远程调试,开发者可以通过它与机器人进行交互,并检查机器人发送和接收的消息。Bot Framework Emulator 是 Microsoft Bot Framework 的一部分,旨在帮助开发者构建企业级的对话式 AI 体验。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Bot Framework Emulator
首先,从 GitHub 的 Releases 页面 下载适用于您平台的 Bot Framework Emulator。
2.2 运行本地机器人
在连接 Bot Framework Emulator 之前,您需要先在本地运行您的机器人。以下是使用命令行运行机器人的步骤:
2.2.1 使用 C# 运行机器人
# 进入机器人项目目录
cd your-bot-project-directory
# 启动机器人
dotnet run
2.2.2 使用 JavaScript 运行机器人
# 进入机器人项目目录
cd your-bot-project-directory
# 启动机器人
node index.js
2.2.3 使用 Python 运行机器人
# 进入机器人项目目录
cd your-bot-project-directory
# 启动机器人
python app.py
2.3 连接到本地运行的机器人
- 启动 Bot Framework Emulator。
- 在 Emulator 中选择
Open Bot。 - 将以下 URL 中的
<port number>替换为您之前复制的端口号,并粘贴到Bot URL栏中:
http://localhost:<port number>/api/messages
- 如果您的机器人使用 Microsoft 账户 (MSA) 凭据,请输入这些凭据。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 测试和调试
Bot Framework Emulator 允许开发者与本地或远程的机器人进行交互,并检查机器人发送和接收的消息。通过 Emulator,开发者可以模拟用户输入,观察机器人的响应,并使用 Inspector 功能查看详细的 JSON 活动。
3.2 集成语言服务
开发者可以使用 Emulator 测试与 LUIS 和 QnA Maker 等语言服务的集成。通过 Emulator,开发者可以查看 LUIS 和 QnA Maker 的 JSON 响应,并直接从 Emulator 更新语言服务。
3.3 身份验证配置
如果机器人需要身份验证,开发者可以在 Emulator 中配置身份验证设置。Emulator 支持使用登录验证码或身份验证令牌进行身份验证。
4. 典型生态项目
4.1 Bot Framework SDK
Bot Framework SDK 是构建机器人的核心框架,支持多种编程语言,包括 C#、JavaScript、Python 和 Java。
4.2 Azure AI Bot Service
Azure AI Bot Service 是 Microsoft Azure 提供的云服务,允许开发者将机器人部署到云端,并将其连接到多个渠道,如 Web 聊天、Facebook Messenger 等。
4.3 Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio 是一个低代码平台,允许开发者快速构建和部署机器人,适合没有深厚编程背景的用户。
通过这些工具和服务的结合,开发者可以构建功能强大且易于维护的聊天机器人。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00