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NewLife.AI 1.3.2026.608

NewLife.AI

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项目介绍

NewLife.AI 是面向 .NET 生态的开源 AI 基础库，通过统一的 IChatClient 接口封装 46 个主流大模型服务商，内置函数调用、MCP 协议、流式输出、多模态、多智能体等能力，可作为 NuGet 包嵌入任意 .NET 项目（net45 / netstandard2.1）。

NewLife.ChatAI 是构建于 NewLife.AI 之上的完整 Web 对话应用（ASP.NET Core），提供即开即用的多模型对话前端、统一 AI 网关与自动记忆进化，既可独立部署，也可通过 NuGet 嵌入已有 ASP.NET Core 项目。

核心特性

• 46 家 AI 服务商，6 种协议：OpenAI / Anthropic / Gemini / 通义 DashScope / Ollama / AWS Bedrock，一行代码任意切换
• 统一 IChatClient 接口：对齐 MEAI 规范，单轮、流式、函数调用、多模态全部统一 API
• 函数调用（工具）：[ToolDescription] 特性自动生成 JSON Schema，ToolChatClient 多轮循环，内置搜索 / 天气 / 翻译 / 网页抓取 / IP 定位等工具
• MCP 双向支持：客户端对接外部 MCP Server（stdio / HTTP SSE），服务端将本系统工具暴露为标准 MCP 服务
• 完整对话内核：IChatHandler 三段式处理链（OnBefore → Execute → OnAfter），内置 Handler（技能激活 / 记忆注入 / 持久化 / 用量统计 / 标题生成），可插拔 IChatFilter
• 用户记忆进化：自动从对话中提取 10 类结构化记忆，越用越懂用户
• 统一 AI 网关：兼容 OpenAI / Anthropic / Gemini 协议，snake_case/camelCase 自动适配，AppKey 多租户，上游 429 指数退避重试
• 技能系统：Markdown 提示词复用，@ 递归引用，触发词自动激活
• 多智能体：ConversableAgent / GroupChat / ParallelGroupChat / FunctionCallingPlanner
• React 19 Web 前端：SSE 流式 + 对话预设 + Artifact 实时预览（HTML/SVG/Mermaid）+ 对话分叉 + 工具调用可视化 + 推理计时 + 多模态
• 知识进化层：自动从对话中提炼知识，构建可检索的知识库，支持 TOC 目录式浏览与向量语义检索
• TTS 语音合成：支持 DashScope TTS 与 CosyVoice V3.5，流式语音合成，前端专用 TTS 接口
• 嵌入/向量检索：内置 HashTextEmbedder v2 与向量存储，支持知识库文档向量化与语义搜索
• 多智能体增强：新增反思代理（ReflectionAgent）、评审代理（ReviewAgent），支持复杂任务拆分与子代理并行聚合
• 人机决策检查点：人类可在 AI 多路径中实时选择，支持多问题组模式的决策检查与人工干预
• 工具调用增强：引入 ToolCallContext 上下文透传、工具 Provider 熔断器、会话级工具可见性过滤、结构化错误返回与三档权限体系
• 记忆进化：记忆整合服务支持去重/合并/过期机制，学习记忆功能自动从对话中提取结构化知识

支持的 AI 服务商

46 家服务商，9 个独立协议客户端 + 37 个 OpenAI 兼容适配。

独立协议实现（9 个）

OpenAI 兼容家族（37 个）

豆包（火山引擎）、智谱清言（GLM）、文心一言、月之暗面（Kimi）、MiniMax、阶跃星辰（StepFun）、百川、讯飞星火、零一万物、Moonshot、Mistral、Perplexity、Cohere、Together AI、Fireworks、OpenRouter、SiliconCloud、DeepInfra、Groq、Cerebras、Hyperbolic、Nebius、Novita、Lepton、302.AI、xAI（Grok）……以及其他 OpenAI 兼容平台。

所有服务商通过 [AiClient] 特性声明，AiClientRegistry 启动时自动扫描注册，新增服务商零配置。

快速开始

1. 仅使用 AI 基础库（SDK）

dotnet add package NewLife.AI

using NewLife.AI.Clients;

// 单轮问答
using var client = new DashScopeChatClient("your-api-key", "qwen-plus");
var reply = await client.ChatAsync("用三句话介绍一下大语言模型");
Console.WriteLine(reply);

// 多角色消息（元组数组，无需手动构造 ChatMessage）
var reply2 = await client.ChatAsync([
 ("system", "你是一名专业的 C# 开发助手"),
 ("user", "解释一下 ValueTask 和 Task 的区别"),
]);

// 流式输出
await foreach (var chunk in client.GetStreamingResponseAsync([
 new ChatMessage { Role = "user", Content = "写一首关于代码的短诗" }
], new ChatOptions()))
{
 Console.Write(chunk.Text);
}

2. ASP.NET Core 依赖注入

dotnet add package NewLife.AI.Extensions

// 注册服务
builder.Services.AddDashScope("your-api-key", "qwen-plus");

// Keyed 多服务商并存
builder.Services.AddOpenAI("openai-key", serviceKey: "openai");
builder.Services.AddAnthropic("anthropic-key", serviceKey: "anthropic");

// 注入使用
public class MyService(IChatClient chatClient)
{
 public Task<String> ChatAsync(String question)
 => chatClient.ChatAsync(question);
}

3. 函数调用（工具）

public class MyTools
{
 /// <summary>获取指定城市的天气</summary>
 [ToolDescription("get_weather")]
 public async Task<String> GetWeatherAsync(
 [Description("城市名")] String city)
 => $"{city} 今天晴，22°C";
}

// 注册工具
var registry = new ToolRegistry();
registry.AddTools<MyTools>(new MyTools());

// 挂入管道，自动多轮循环工具调用
var client = rawClient.AsBuilder()
 .UseTools(registry)
 .Build();

// 模型自动调用 get_weather("北京")，返回最终文本答案
var reply = await client.ChatAsync("北京今天天气怎么样？");

4. 约束推理路径（ReAct 模式）

当 AI 对复杂问题容易猜测或走弯路时，在 System Prompt 中使用 ReAct 格式强制逐步推理。 ToolChatClient 已内置 while 大循环（MaxIterations = 10），无需手写 Agent； 搭配 ReAct System Prompt 可进一步约束每步的推理方向，防止跳步猜测。

// UseTools 管道装配：ToolChatClient 自动循环至模型不再发起工具调用为止
var client = rawClient.AsBuilder()
 .UseTools(registry)
 .Build();

// ReAct System Prompt：Thought → Action → Observation → Answer 强制逐步推理
var reply = await client.ChatAsync([
 ("system",
 "你必须按如下格式逐步推理，不允许跳过步骤或直接猜测：\n" +
 "Thought: <分析当前需要做什么>\n" +
 "Action: <调用哪个工具及参数>\n" +
 "Observation: <分析工具返回结果>\n" +
 "（重复 Thought/Action/Observation 直到信息充分）\n" +
 "Answer: <基于以上观测得出最终结论>\n\n" +
 "规则：禁止在未调用工具的情况下直接给出 Answer。"),
 ("user", "北京今天天气适合户外运动吗？"),
]);

5. 运行完整 Web 对话应用

git clone https://github.com/NewLifeX/NewLife.AI.git
cd NewLife.AI

# 构建前端（需要 Node.js + pnpm）
cd Web && pnpm install && pnpm build && cd ..

# 启动
cd NewLife.ChatAI
dotnet run --framework net8.0

浏览器访问 http://localhost:5000，默认 SQLite，开箱即用。首次启动通过 /Admin 配置服务商 API Key。

也可将 NewLife.ChatAI 通过 NuGet 嵌入已有项目：

dotnet add package NewLife.ChatAI

using NewLife.ChatAI;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddChatAI();

var app = builder.Build();
app.UseChatAI(redirectToChat: true);
app.Run();

API 网关

NewLife.ChatAI 内置多协议 AI 网关，第三方系统无需改造即可接入，全路径经过记忆注入与技能增强。

认证：Authorization: Bearer sk-xxxx（AppKey）

特性：上游 429 指数退避重试（随机抖动，最多 5 次）、Token 用量自动记录、按 AppKey + 用户双维度统计

扩展开发

新增 AI 服务商

继承 OpenAIChatClient，添加 [AiClient] 特性，AiClientRegistry 启动自动扫描注册：

[AiClient("MyAI", "我的服务", "https://api.myai.com/v1",
 Description = "自定义 AI 服务")]
[AiClientModel("myai-latest", "MyAI Latest", Code = "MyAI",
 FunctionCalling = true, Vision = true)]
public class MyAiChatClient : OpenAIChatClient
{
 public MyAiChatClient() { }
 public MyAiChatClient(String apiKey, String? model = null, String? endpoint = null)
 : base(apiKey, model, endpoint) { }
}

新增工具

public class MyTools
{
 /// <summary>查询当前时间</summary>
 [ToolDescription("get_current_time")]
 public String GetCurrentTime()
 => DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
}

var registry = new ToolRegistry();
registry.AddTools<MyTools>(new MyTools());

// DI 场景
services.AddSingleton<IToolProvider>(_ =>
{
 var r = new ToolRegistry();
 r.AddTools<MyTools>(new MyTools());
 return r;
});

新增 IChatHandler

在对话事前（OnBefore）或事后（OnAfter）注入自定义逻辑（如上下文注入、审计、记录）：

[ChatHandlerOrder(150)]
public class CurrentTimeHandler : ChatHandlerBase
{
 public override Task OnBefore(IChatContext context, CancellationToken cancellationToken)
 {
 context.ContextMessages.Insert(0,
 new ChatMessage { Role = "system", Content = $"当前时间：{DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm}" });
 return Task.CompletedTask;
 }
}

// DI 注册，MessageFlow 自动按 ChatHandlerOrderAttribute 排序调用
services.AddSingleton<IChatHandler, CurrentTimeHandler>();

新增过滤器

洋葱圈模型，可在对话前后插入日志、审计、内容审核等逻辑：

public class AuditFilter : IChatFilter
{
 public async Task OnChatAsync(
 ChatFilterContext ctx,
 Func<ChatFilterContext, CancellationToken, Task> next,
 CancellationToken ct)
 {
 // before：记录输入 / 敏感词过滤
 await next(ctx, ct);
 // after：记录输出 / 写审计日志
 }

 public Task OnStreamCompletedAsync(ChatFilterContext ctx, CancellationToken ct)
 => Task.CompletedTask;
}

文档

许可证

欢迎提交 Issue 与 Pull Request。

• GitHub：https://github.com/NewLifeX/NewLife.AI
• 官网：https://newlifex.com
• QQ 群：1600800

相关项目

• NewLife.Core — .NET 基础库
• XCode — ORM 数据框架
• NewLife.Cube — 魔方快速开发平台