前天尝试通过 one-api + dashscope(阿里云灵积) + qwen(通义千问)运行 Semantic Kernel 插件（Plugin） ，结果尝试失败，详见前天的博文。
今天换一种方式尝试，选择了一个旁门左道走走看，看能不能在不使用大模型的情况下让 Semantic Kernel 插件运行起来，这个旁门左道就是从 Stephen Toub 那偷学到的一招 —— 借助 DelegatingHandler(new HttpClientHandler()) 拦截 HttpClient 请求，直接以模拟数据进行响应。
先创建一个 .NET 控制台项目
dotnet new consoledotnet add package Microsoft.SemanticKerneldotnet add package Microsoft.Extensions.Http
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参照 Semantic Kernel 源码中的示例代码创建一个非常简单的插件 LightPlugin
public class LightPlugin{ public bool IsOn { get; set; } = false;
[KernelFunction] [Description("帮看一下灯是开是关")] public string GetState() => IsOn ? "on" : "off";
[KernelFunction] [Description("开灯或者关灯")] public string ChangeState(bool newState) { IsOn = newState; var state = GetState(); Console.WriteLine(state == "on" ? $"[开灯啦]" : "[关灯咯]"); return state; }}
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接着创建旁门左道 BackdoorHandler，先实现一个最简单的功能，打印 HttpClient 请求内容
public class BypassHandler() : DelegatingHandler(new HttpClientHandler()){ protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync( HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken) { Console.WriteLine(await request.Content!.ReadAsStringAsync()); // return await base.SendAsync(request, cancellationToken); return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK); }}
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然后携 LightPlugin 与 BypassHandler 创建 Semantic Kernel 的 Kernel
var builder = Kernel.CreateBuilder();builder.Services.AddOpenAIChatCompletion("qwen-max", "sk-xxxxxx");builder.Services.ConfigureHttpClientDefaults(b => b.ConfigurePrimaryHttpMessageHandler(() => new BypassHandler()));builder.Plugins.AddFromType<LightPlugin>();Kernel kernel = builder.Build();
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再然后，发送携带 prompt 的请求并获取响应内容
var history = new ChatHistory();history.AddUserMessage("请开灯");Console.WriteLine("User > " + history[0].Content);var chatCompletionService = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
// Enable auto function callingOpenAIPromptExecutionSettings openAIPromptExecutionSettings = new(){ ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions};
var result = await chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync( history, executionSettings: openAIPromptExecutionSettings, kernel: kernel);
Console.WriteLine("Assistant > " + result);
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运行控制台程序，BypassHandler 就会在控制台输出请求的 json 内容（为了阅读方便对 json 进行了格式化）：
点击查看 json
为了能反序列化这个 json ，我们需要定义一个类型 ChatCompletionRequest，Sermantic Kernel 中没有现成可以使用的，实现代码如下：
点击查看 ChatCompletionRequest
有了这个类，我们就可以从请求中获取对应 Plugin 的 function 信息，比如下面的代码：
var function = chatCompletionRequest?.Tools.FirstOrDefault(x => x.Function.Description.Contains("开灯"))?.Function;var functionName = function.Name;var parameterName = function.Parameters.Properties.FirstOrDefault(x => x.Value.Type == PropertyType.Boolean).Key;
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接下来就是旁门左道的关键，直接在 BypassHandler 中响应 Semantic Kernel 通过 OpenAI.ClientCore 发出的 http 请求。
首先创建用于 json 序列化的类 ChatCompletionResponse：
点击查看 ChatCompletionResponse
先试试不执行 function calling ，直接以 assistant 角色回复一句话
public class BypassHandler() : DelegatingHandler(new HttpClientHandler()){ protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync(HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken) { var chatCompletion = new ChatCompletionResponse { Id = Guid.NewGuid().ToString(), Model = "fake-mode", Object = "chat.completion", Created = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeSeconds(), Choices = [ new() { Message = new ResponseMessage { Content = "自己动手，丰衣足食", Role = "assistant" }, FinishReason = "stop" } ] };
var json = JsonSerializer.Serialize(chatCompletion, GetJsonSerializerOptions()); return new HttpResponseMessage { Content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json") }; }}
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运行控制台程序，输出如下：
User > 请开灯Assistant > 自己动手，丰衣足食
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成功响应，到此，旁门左道成功了一半。
接下来在之前创建的 chatCompletion 基础上添加针对 function calling 的 ToolCall 部分。
先准备好 ChangeState(bool newState) 的参数值
Dictionary<string, bool> arguments = new(){ { parameterName, true }};
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并将回复内容由 "自己动手，丰衣足食" 改为 "客官，灯已开"
Message = new ResponseMessage{ Content = "客官，灯已开", Role = "assistant"}
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然后为 chatCompletion 创建 ToolCalls 实例用于响应 function calling
var messages = chatCompletionRequest.Messages;if (messages.First(x => x.Role == "user").Content.Contains("开灯") == true){ chatCompletion.Choices[0].Message.ToolCalls = new List<ToolCall>() { new ToolCall { Id = Guid.NewGuid().ToString(), Type = "function", Function = new FunctionCall { Name = function.Name, Arguments = JsonSerializer.Serialize(arguments, GetJsonSerializerOptions()) } } };}
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运行控制台程序看看效果
User > 请开灯[开灯啦][开灯啦][开灯啦][开灯啦][开灯啦]Assistant > 客官，灯已开
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耶！成功开灯！但是，竟然开了 5 次，差点把灯给开爆了。
在 BypassHandler 中打印一下请求内容看看哪里出了问题
var json = await request.Content!.ReadAsStringAsync();Console.WriteLine(json);
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原来分别请求/响应了 5 次，第 2 次请求开始，json 中 messages 部分多了 tool_calls 与 tool_call_id 内容
{ "messages": [ { "content": "\u5BA2\u5B98\uFF0C\u706F\u5DF2\u5F00", "tool_calls": [ { "function": { "name": "LightPlugin-ChangeState", "arguments": "{\u0022newState\u0022:true}" }, "type": "function", "id": "76f8dead-b5ad-4e6d-b343-7f78d68fac8e" } ], "role": "assistant" }, { "content": "on", "tool_call_id": "76f8dead-b5ad-4e6d-b343-7f78d68fac8e", "role": "tool" } ]}
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这时恍然大悟，之前 AI assistant 对 function calling 的响应只是让 Plugin 执行对应的 function，assistant 还需要根据执行的结果决定下一下做什么，第 2 次请求中的 tool_calls 与 tool_call_id 就是为了告诉 assistant 执行的结果，所以，还需要针对这个请求进行专门的响应。
到了旁门左道最后 100 米冲刺的时刻！
给 RequestMessage 添加 ToolCallId 属性
public class RequestMessage{ [JsonPropertyName("role")] public string? Role { get; set; }
[JsonPropertyName("name")] public string? Name { get; set; }
[JsonPropertyName("content")] public string? Content { get; set; }
[JsonPropertyName("tool_call_id")] public string? ToolCallId { get; set; }}
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在 BypassHandler 中响应时判断一下 ToolCallId，如果是针对 Plugin 的 function 执行结果的请求，只返回 Message.Content，不进行 function calling 响应
var messages = chatCompletionRequest.Messages;var toolCallId = "76f8dead- b5ad-4e6d-b343-7f78d68fac8e";var toolCallIdMessage = messages.FirstOrDefault(x => x.Role == "tool" && x.ToolCallId == toolCallId);
if (toolCallIdMessage != null && toolCallIdMessage.Content == "on"){ chatCompletion.Choices[0].Message.Content = "客官，灯已开";}else if (messages.First(x => x.Role == "user").Content.Contains("开灯") == true){ chatCompletion.Choices[0].Message.Content = ""; //..}
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改进代码完成，到了最后 10 米冲刺的时刻，再次运行控制台程序
User > 请开灯[开灯啦]Assistant > 客官，灯已开
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只有一次开灯，冲刺成功，旁门左道走通，用这种方式体验一下 Semantic Kernel Plugin，也别有一番风味。
文章转载自：dudu
原文链接：https://www.cnblogs.com/dudu/p/18018718
体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=001
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