MAF快速入门（10）循环工作流

大家好，我是Edison。
最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！
上一篇，我们学习了MAF中如何进行switch-case类型的多条件路由。本篇，我们来了解下在MAF中如何实现循环（自我修正）工作流。
1 循环与自我修正

在实际业务场景中，往往需要在工作流中设置一些循环与自我修正的机制，构建出一个“生成→审核→修复”的闭环，来确保AI产出的内容能够满足企业级质量标准。
在MAF中，我们可以使用 Loop Edge 即 循环边 来实现这个目的，如下代码片段所示：

1. var workflow = new WorkflowBuilder(draftExecutor)
2.     .AddEdge(draftExecutor, qcExecutor)
3.     .AddEdge(qcExecutor, draftExecutor)
4.     .WithOutputFrom(qcExecutor)
5.     .Build();

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可以看到，我们添加了两个边关联关系，这样就形成了一个循环。
2 循环工作流实验案例

假设我们是一个电商平台的客服中心，每天需要处理产生的大量客服工单进行回复。这里我们希望AI助手先帮我们生成一个回复草稿，然后经过多维度的质检（礼貌度、准确性、合规性），不合格的则自动进行改进，直到满足标准 或者是 转给人工处理。因此，我们的目标是：配置一个自动迭代的循环“生成→审核→修复”，达标即可退出循环，否则转人工处理。
2.1 关键依赖包引入

在今天的这个案例中，我们仍然创建了一个.NET控制台应用程序，安装了以下NuGet包：

• Microsoft.Agents.AI.OpenAI
  
• Microsoft.Agents.AI.Workflows
  
• Microsoft.Extensions.AI.OpenAI
  

2.2 定义数据传输模型

首先，我们定义一下在这个工作流中需要生成传递的数据模型：
（1）QualityReportDto ：质检结果输出模型DTO

1. // 质检结果的结构化输出模型
2. internal class QualityReportDto
3. {
4.     [JsonPropertyName("politenessScore")]
5.     public int PolitenessScore { get; set; }
6.     [JsonPropertyName("accuracyScore")]
7.     public int AccuracyScore { get; set; }
8.     [JsonPropertyName("compliancePassed")]
9.     public bool CompliancePassed { get; set; }
10.     [JsonPropertyName("issues")]
11.     public List<QualityIssueDto> Issues { get; set; } = new();
12. }
13. internal class QualityIssueDto
14. {
15.     [JsonPropertyName("type")]
16.     public string Type { get; set; } = string.Empty;
17.     [JsonPropertyName("description")]
18.     public string Description { get; set; } = string.Empty;
19.     [JsonPropertyName("scoreImpact")]
20.     public int ScoreImpact { get; set; }
21. }

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（2）一些值对象，不赘述了

1. internal record ReplyDraft(
2.     string TicketId,
3.     string Content,
4.     int Attempt);
5. internal record TicketRequest(
6.     string Id,
7.     string Query,
8.     string Category,
9.     string Priority);
10. internal record TicketOutcome(
11.     string TicketId,
12.     string Status,
13.     int Attempts,
14.     QualityReport FinalReport);
15. internal sealed record QualityScoreTimelineItem(
16.     int Attempt,
17.     int PolitenessScore,
18.     int AccuracyScore,
19.     string ComplianceStatus);
20. internal record QualityIssue(
21.     string Type,
22.     string Description,
23.     int ScoreImpact);
24. internal record QualityReport(
25.     string TicketId,
26.     int PolitenessScore,
27.     int AccuracyScore,
28.     bool CompliancePassed,
29.     IReadOnlyList<QualityIssue> Issues);

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（3）一些常量：用于定义一些阈值标准

1. public static class QualityCheckConstants
2. {
3.     // 质检标准：礼貌度 ≥ 85，准确性 ≥ 90，合规性必须 100%
4.     // 注意：阈值设置较高，配合第一次生成简化版本，确保能体现循环改进过程
5.     public const int PolitenessThreshold = 85;
6.     public const int AccuracyThreshold = 90;
7. }
9. internal enum QualityCheckSignal
10. {
11.     Init,
12.     Revise
13. }

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2.3 定义自定义工作流事件

其次，我们定义一下在这个工作流中需要产生的自定义事件：
（1）AdaptiveQualityScoreEvent ：质检评分已完成事件

1. internal sealed class AdaptiveQualityScoreEvent : WorkflowEvent
2. {
3.     public AdaptiveQualityScoreEvent(string ticketId,
4.         int attempt,
5.         int politenessScore,
6.         int accuracyScore,
7.         bool compliancePassed)
8.         : base(new { TicketId = ticketId, Attempt = attempt, PolitenessScore = politenessScore, AccuracyScore = accuracyScore, CompliancePassed = compliancePassed })
9.     {
10.     }
11. }

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（2）AdaptiveMaxAttemptsReachedEvent ：质检超过最大次数事件

1. internal sealed class AdaptiveMaxAttemptsReachedEvent : WorkflowEvent
2. {
3.     public AdaptiveMaxAttemptsReachedEvent(string ticketId, int maxAttempts)
4.         : base(new { TicketId = ticketId, MaxAttempts = maxAttempts })
5.     {
6.     }
7. }

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2.4 定义Agents

（1）回复生成：模这里通过执行器的方式包裹一个回复生成的Agent，假设其用于客服工单的自动回复：
[code]internal sealed class AdaptiveReplyDraftExecutor : Executor{    private readonly TicketRequest _ticket;    private readonly IChatClient _chatClient;    public AdaptiveReplyDraftExecutor(TicketRequest ticket, IChatClient chatClient) : base("AdaptiveReplyDraft")    {        _ticket = ticket;        _chatClient = chatClient;    }    public override async ValueTask HandleAsync(QualityCheckSignal message, IWorkflowContext context, CancellationToken cancellationToken = default)    {        int attempt = await context.ReadOrInitStateAsync("attempt", () => 0, cancellationToken);        attempt++;        await context.QueueStateUpdateAsync("attempt", attempt, cancellationToken);        // 使用 AI 生成客服回复（渐进式生成策略）        var prompt = attempt == 1            ? $"""            你是一位电商客服。请针对以下客户问题生成一条简短回复（刻意保持简短、缺少礼貌用语）：            客户问题：{_ticket.Query}            产品类别：{_ticket.Category}            要求：            1. 只用1-2句话回答，不要称呼语和感谢语            2. 只说结论，不提供具体处理时间            3. 字数控制在30字以内            直接返回回复内容，不要添加任何前缀或说明。            """            : $"""            你是一位专业的电商客服。请针对以下客户问题生成一条改进后的回复：            客户问题：{_ticket.Query}            产品类别：{_ticket.Category}            优先级：{_ticket.Priority}            要求：            1. 语气亲和、专业，使用恰当的称呼和感谢语            2. 提供具体的解决方案或处理时间            3. 符合客服规范，不包含敏感词            4. 字数控制在80-100字            直接返回回复内容，不要添加任何前缀或说明。            """;        var response = await _chatClient.GetResponseAsync(prompt, cancellationToken: cancellationToken);        var content = response.Text ?? "抱歉，我们会尽快处理您的问题。";        Console.WriteLine($"✍️ 第 {attempt} 次生成回复草稿 (策略: {(attempt == 1 ? "简化版" : "完整版")})");        Console.WriteLine($"
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