AIContextProvider 实战：用户信息记忆组件
一句话简介
从零实现完整的 UserInfoMemory 类，支持自动提取用户信息、序列化持久化和跨 Thread 共享。
🎯 核心功能
✅自动提取：从对话中提取用户姓名和年龄
✅智能询问：未知信息时主动询问，已知时直接使用
✅状态持久化：支持序列化和反序列化
✅跨 Thread 共享：在不同对话线程间共享记忆
💻 完整实现
步骤 1：定义数据模型
public class UserInfo { public string? UserName { get; set; } public int? UserAge { get; set; } }步骤 2：实现 UserInfoMemory
public sealedclassUserInfoMemory : AIContextProvider { privatereadonly IChatClient _chatClient; public UserInfo UserInfo { get; set; } // 构造函数1：首次创建 public UserInfoMemory(IChatClient chatClient, UserInfo? userInfo = null) { _chatClient = chatClient; UserInfo = userInfo ?? new UserInfo(); } // 构造函数2：反序列化恢复 public UserInfoMemory(IChatClient chatClient, JsonElement serializedState, ...) { _chatClient = chatClient; UserInfo = serializedState.Deserialize<UserInfo>() ?? new UserInfo(); } // 调用前：注入用户信息到上下文 public override ValueTask<AIContext> InvokingAsync( InvokingContext context, CancellationToken ct = default) { var instructions = new StringBuilder(); instructions.AppendLine(UserInfo.UserName isnull ? "Ask the user for their name." : $"The user's name is {UserInfo.UserName}."); instructions.AppendLine(UserInfo.UserAge isnull ? "Ask the user for their age." : $"The user's age is {UserInfo.UserAge}."); returnnew ValueTask<AIContext>(new AIContext { Instructions = instructions.ToString() }); } // 调用后：从对话中提取用户信息 public override async ValueTask InvokedAsync( InvokedContext context, CancellationToken ct = default) { if ((UserInfo.UserName isnull || UserInfo.UserAge isnull) && context.RequestMessages.Any(x => x.Role == ChatRole.User)) { try { var result = await _chatClient.GetResponseAsync<UserInfo>( context.RequestMessages, new ChatOptions { Instructions = "Extract user's name and age if present." }, ct); // 仅更新未知信息 UserInfo.UserName ??= result.Result.UserName; UserInfo.UserAge ??= result.Result.UserAge; } catch { /* 提取失败不影响主流程 */ } } } // 序列化：只保存数据状态 public override JsonElement Serialize(JsonSerializerOptions? options = null) { return JsonSerializer.SerializeToElement(UserInfo, options); } }💻 注册到 Agent
var chatClient = AIClientHelper.GetDefaultChatClient(); var options = new ChatClientAgentOptions { Instructions = "You are a friendly assistant.", AIContextProviderFactory = ctx => new UserInfoMemory( chatClient, ctx.SerializedState, ctx.JsonSerializerOptions) }; var agent = chatClient.CreateAIAgent(options);🧪 测试效果
4 轮对话流程
第 1 轮：用户说"你好" → Agent 询问姓名和年龄 第 2 轮：用户说"我叫张三" → Agent 确认姓名，继续询问年龄 第 3 轮：用户说"25岁" → Agent 确认年龄，信息收集完成 第 4 轮：用户说"天气怎么样？" → Agent 记住用户是张三(记忆生效)序列化与恢复
// 序列化当前状态 var serialized = thread.Serialize(); // 恢复对话 var restored = agent.DeserializeThread(serialized); var memory = restored.GetService<UserInfoMemory>(); Console.WriteLine(memory.UserInfo.UserName); // "张三"跨 Thread 共享
// 从原 Thread 提取用户信息 var userInfo = oldThread.GetService<UserInfoMemory>()?.UserInfo; // 注入到新 Thread var newMemory = newThread.GetService<UserInfoMemory>(); newMemory.UserInfo = userInfo; // 新 Thread 直接拥有用户信息（无需重新询问）🏢 最佳实践
技术要点 | 说明 |
|---|---|
| 两个构造函数 | 首次创建 + 反序列化恢复 |
| 使用 ??= 运算符 | 仅更新未知信息，不覆盖已知 |
| 异常处理 | InvokedAsync 中的异常不影响主流程 |
| 只序列化数据 | 不序列化服务依赖（如 IChatClient） |
| 验证记忆恢复 | 反序列化后通过对话测试验证 |
🎯 总结
✅完整实现：InvokingAsync（注入）+ InvokedAsync（提取）+ Serialize（持久化）
✅智能询问：根据记忆状态动态生成 Instructions
✅序列化支持：保存和恢复对话状态
✅跨 Thread 共享：通过直接赋值实现记忆共享
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