基于 .NET 的 AI 流式输出实现AgentFramework+SignalR

基于 .NET 的 AI 流式输出实现

技术栈选择

• AgentFramework: 用于构建 AI 代理的框架，支持模块化设计和任务编排。
  
• SignalR: 实现实时双向通信，支持 WebSocket 等协议，适合流式数据传输。
  

具体实现源码可参考NetCoreKevin的Kevin.SignalR+kevin.AI.AgentFramework模块

基于.NET构建的企业级SaaSAI智能体应用架构，采用前后端分离设计，具备以下核心特性：
前端技术：

• Vue3前端框架
  
• IDS4单点登录系统
  
• 一库多租户解决方案
  
• 多级缓存机制
  
• CAP事件集成
  
• SignalR实时通信
  
• 领域驱动设计
  
• AI智能体框架RAGAI检索增强
  
• RabbitMQ消息队列
  
• 项目地址：github：https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin
  Gitee: https://gitee.com/netkevin-li/NetCoreKevin
  

实现步骤

服务端配置
安装必要的 NuGet 包：

1. dotnet add package Microsoft.AspNetCore.SignalRdotnet add package Microsoft.AI.AgentFramework

复制代码

创建 SignalR Hub 类：

1. public class AiStreamingHub : Hub{    private readonly IAiAgent _aiAgent;    public AiStreamingHub(IAiAgent aiAgent)    {        _aiAgent = aiAgent;    }    public async Task StreamResponse(string input)    {        var responseStream = _aiAgent.GetStreamingResponse(input);        await foreach (var chunk in responseStream)        {            await Clients.Caller.SendAsync("ReceiveChunk", chunk);        }    }}

复制代码

AI 代理实现
创建支持流式输出的 AI 代理：

1. public class StreamingAiAgent : IAiAgent{    public IAsyncEnumerable GetStreamingResponse(string input)    {        return ProcessInputAsync(input);    }    private async IAsyncEnumerable ProcessInputAsync(string input)    {        // 模拟 AI 处理过程        var words = input.Split(' ');        foreach (var word in words)        {            await Task.Delay(100); // 模拟处理延迟            yield return word + " ";        }    }}

复制代码

客户端实现
JavaScript 客户端代码示例：

1. const connection = new signalR.HubConnectionBuilder()    .withUrl("/aiStreamingHub")    .build();connection.on("ReceiveChunk", (chunk) => {    document.getElementById("output").innerHTML += chunk;});connection.start().then(() => {    document.getElementById("sendButton").addEventListener("click", () => {        const input = document.getElementById("input").value;        connection.invoke("StreamResponse", input);    });});

复制代码

配置和启动

在 Startup.cs 中配置服务：

1. public void ConfigureServices(IServiceCollection services){    services.AddSignalR();    services.AddSingleton();}public void Configure(IApplicationBuilder app){    app.UseRouting();    app.UseEndpoints(endpoints =>    {        endpoints.MapHub("/aiStreamingHub");    });}

复制代码

优化建议

性能优化

• 设置适当的 SignalR 传输协议优先级
  
• 实现 chunk 大小优化策略
  
• 添加流控机制防止过载
  

错误处理

• 实现重试机制
  
• 添加超时控制
  
• 完善客户端断开处理逻辑
  

扩展功能

• 添加多客户端会话管理
  
• 实现对话历史记录
  
• 支持多模态数据流传输
  

测试验证

创建测试客户端验证功能：

1. [Fact]public async Task TestStreaming(){    var agent = new StreamingAiAgent();    var output = new StringBuilder();        await foreach (var chunk in agent.GetStreamingResponse("test input"))    {        output.Append(chunk);    }        Assert.Equal("test input ", output.ToString());}

复制代码

这种实现方式结合了 AgentFramework 的 AI 处理能力和 SignalR 的实时通信特性，可以构建高效的流式 AI 响应系统。

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