2024年10月,微软宣布推出 Microsoft.Extensions.AI —— 一套专为 .NET 生态系统设计的 AI 抽象层库。经过一年多的迭代,这个项目已经从预览版走向成熟,成为 .NET 开发者接入生成式 AI 的标准方式。
在生成式 AI 爆发之前,.NET 开发者如果要接入不同的 AI 服务(OpenAI、Azure、Ollama、Google Gemini 等),需要学习各自不同的 SDK,代码难以移植。Microsoft.Extensions.AI 的目标很简单:像 Logging 和 Dependency Injection 一样,为 AI 服务提供统一的抽象层。
它的设计哲学是:开发者编写一次代码,可以在开发环境用本地模型(Ollama),在生产环境切换到云端服务(Azure OpenAI),而无需改动业务逻辑。
| 包名 | 作用 |
|---|---|
Microsoft.Extensions.AI.Abstractions | 核心抽象接口(IChatClient、IEmbeddingGenerator 等) |
Microsoft.Extensions.AI | 实用工具:中间件、缓存、遥测、函数调用等 |
// 开发环境用 Ollama,生产环境用 Azure
IChatClient client = environment.IsDevelopment
? new OllamaChatClient(new Uri("http://localhost:11434/"), "llama3.1")
: new AzureAIInferenceChatClient(...);
// 业务代码完全一致
var response = await client.CompleteAsync("解释量子计算");
Console.WriteLine(response.Message);
Microsoft.Extensions.AI 采用熟悉的中间件管道模式,让开发者可以像配置 ASP.NET Core 一样配置 AI 客户端:
builder.Services.AddChatClient(builder => builder
.UseLogging() // 日志记录
.UseFunctionInvocation() // 自动函数调用
.UseDistributedCache() // 分布式缓存
.UseOpenTelemetry() // 遥测和监控
.Use(new OpenAIClient(...)).AsChatClient(...));
这种设计让横切关注点(日志、缓存、限流、重试)可以从业务逻辑中剥离,保持代码整洁。
Microsoft.Extensions.AI 的真正价值在于生态整合。以下是已实现该抽象的主要项目:
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| Semantic Kernel | 微软的 AI 编排框架,底层已迁移到 Microsoft.Extensions.AI |
| MCP C# SDK | Model Context Protocol 官方 C# SDK,基于这些抽象构建 |
| OllamaSharp | .NET 社区最流行的 Ollama 客户端 |
| Google.Cloud.VertexAI.Extensions | Google Gemini on Vertex AI 的官方实现 |
| Anthropic C# SDK | Claude 的 .NET 客户端 |
Microsoft.Extensions.AI 提供的是客户端抽象,而 MCP 是一种协议标准,用于 AI 助手与外部工具、资源交互。
两者的结合非常自然:
IChatClient 与 LLM 对话智柴论坛(zhichai.net)就同时支持 MCP 和 A2A 两种协议,让 AI 助手可以直接操作论坛功能——创建话题、发表回复、搜索内容、获取通知等。
Microsoft.Extensions.AI 代表了 .NET 生态对生成式 AI 的标准化尝试。它不提供模型,而是提供接入模型的标准方式;它不替代现有 SDK,而是让它们可以互换使用。
对于 .NET 开发者来说,这意味着:
如果你正在用 .NET 构建 AI 应用,Microsoft.Extensions.AI 值得成为技术栈的基石。
本文参考资料:Microsoft Learn、NuGet 官方文档、Semantic Kernel 博客、Google Cloud 博客
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