本文提供的方法适用于 DeepSeek 和豆包等模型
前置博客：
- Microsoft Agent Framework 与 DeepSeek 对接
- C# Microsoft Agent Framework 与 豆包 对接
核心原理是从 AgentResponseUpdate 里面的 RawRepresentation 获取 reasoning_content 字段
核心代码如下
AIAgent agent = ...;
IEnumerable<ChatMessage> messages = ...;
AgentSession? session = ...;
AgentRunOptions? options = ...;await foreach (AgentResponseUpdate agentRunResponseUpdate in agent.RunStreamingAsync(messages, session, options, cancellationToken)){var contentIsEmpty = string.IsNullOrEmpty(agentRunResponseUpdate.Text);if (contentIsEmpty && agentRunResponseUpdate.RawRepresentation is Microsoft.Extensions.AI.ChatResponseUpdate streamingChatCompletionUpdate){if (streamingChatCompletionUpdate.RawRepresentation is StreamingChatCompletionUpdate chatCompletionUpdate){
#pragma warning disable SCME0001 // Patch 属性是实验性内容ref JsonPatch patch = ref chatCompletionUpdate.Patch;if (patch.TryGetJson("$.choices[0].delta"u8, out var data)){var jsonElement = JsonElement.Parse(data.Span);if (jsonElement.TryGetProperty("reasoning_content", out var reasoningContent)){// 拿到的 reasoningContent 就是思考内容}}#pragma warning restore SCME0001}}
我将这段代码封装为扩展方法，方便上层业务使用，代码如下
using System.ClientModel.Primitives;
using System.Diagnostics;
using System.Runtime.CompilerServices;
using System.Text.Json;
using OpenAI.Chat;
using ChatMessage = Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage;namespace Microsoft.Agents.AI.Reasoning;public static class ReasoningAIAgentExtension
{public static IAsyncEnumerable<ReasoningAgentRunResponseUpdate> RunReasoningStreamingAsync(this AIAgent agent, ChatMessage message,AgentSession? session = null,AgentRunOptions? options = null,CancellationToken cancellationToken = default){return RunReasoningStreamingAsync(agent, [message], session, options, cancellationToken);}public static async IAsyncEnumerable<ReasoningAgentRunResponseUpdate> RunReasoningStreamingAsync(this AIAgent agent, IEnumerable<ChatMessage> messages,AgentSession? session = null,AgentRunOptions? options = null,[EnumeratorCancellation]CancellationToken cancellationToken = default){bool? isThinking = null;bool isFirstOutputContent = true;await foreach (AgentResponseUpdate agentRunResponseUpdate in agent.RunStreamingAsync(messages, session, options, cancellationToken)){var contentIsEmpty = string.IsNullOrEmpty(agentRunResponseUpdate.Text);if (contentIsEmpty && agentRunResponseUpdate.RawRepresentation is Microsoft.Extensions.AI.ChatResponseUpdate streamingChatCompletionUpdate){if (streamingChatCompletionUpdate.RawRepresentation is StreamingChatCompletionUpdate chatCompletionUpdate){
#pragma warning disable SCME0001 // Patch 属性是实验性内容ref JsonPatch patch = ref chatCompletionUpdate.Patch;if (patch.TryGetJson("$.choices[0].delta"u8, out var data)){var jsonElement = JsonElement.Parse(data.Span);if (jsonElement.TryGetProperty("reasoning_content", out var reasoningContent)){// 拿到的 reasoningContent 就是思考内容}}#pragma warning restore SCME0001}}if (!contentIsEmpty){var responseUpdate = new ReasoningAgentRunResponseUpdate(agentRunResponseUpdate);if (isFirstOutputContent){responseUpdate.IsFirstOutputContent = true;}if (isThinking is true && isFirstOutputContent){responseUpdate.IsThinkingEnd = true;}isFirstOutputContent = false;isThinking = false;yield return responseUpdate;}}}
}
用到的辅助类 ReasoningAgentRunResponseUpdate 代码如下
namespace Microsoft.Agents.AI.Reasoning;public class ReasoningAgentRunResponseUpdate : AgentResponseUpdate
{public ReasoningAgentRunResponseUpdate(AgentResponseUpdate origin) : base(origin.Role, origin.Contents){Origin = origin;AdditionalProperties = origin.AdditionalProperties;AuthorName = origin.AuthorName;CreatedAt = origin.CreatedAt;MessageId = origin.MessageId;RawRepresentation = origin.RawRepresentation;ResponseId = origin.ResponseId;ContinuationToken = origin.ContinuationToken;AgentId = origin.AgentId;}public AgentResponseUpdate Origin { get; }public string? Reasoning { get; set; }/// <summary>/// 是否首次输出内容，前面输出的都是内容/// </summary>/// 仅内容输出，无思考的首次内容输出：/// - IsFirstOutputContent = true/// - IsFirstThinking = false/// - IsThinkingEnd = false/// 有思考，完成思考后的首次内容输出：/// - IsFirstOutputContent = true/// - IsFirstThinking = false/// - IsThinkingEnd = truepublic bool IsFirstOutputContent { get; set; }/// <summary>/// 思考的首次输出/// </summary>public bool IsFirstThinking { get; set; }/// <summary>/// 是否思考结束/// </summary>public bool IsThinkingEnd { get; set; }
}
业务层使用示例：
ChatClientAgent aiAgent = ...;ChatMessage message = new ChatMessage(ChatRole.User, "请讲一个笑话");await foreach (var agentRunResponseUpdate in aiAgent.RunReasoningStreamingAsync(message))
{if (agentRunResponseUpdate.IsFirstThinking){Console.WriteLine("思考：");}if (agentRunResponseUpdate.Reasoning is not null){Console.Write(agentRunResponseUpdate.Reasoning);}if (agentRunResponseUpdate.IsThinkingEnd){Console.WriteLine();Console.WriteLine("--------");}var text = agentRunResponseUpdate.Text;if (!string.IsNullOrEmpty(text)){Console.Write(text);}
}
输出效果如下：
思考：
用户让我讲一个笑话，那得选个轻松有趣、贴近生活的，别太复杂。首先，得考虑不同年龄段都能听懂，最好有点小反转，这样笑点更足。比如可以从日常场景入手，像去超市、和朋友互动，或者宠物相关的？宠物的笑话通常很受欢迎，因为可爱又有反差感。哦，想到一个关于猫和主人的：主人发现猫最近总偷喝鱼缸里的水，于是教训它：“你再偷喝，我就把你和鱼一起炖了！”
第二天，主人发现鱼缸里的鱼全没了，猫蹲在旁边舔爪子，抬头一脸无辜：“主人，我帮你提前处理了食材～”这个有小反转，猫的逻辑很可爱，应该挺逗的。或者换个更接地气的，比如关于吃饭的：昨天去吃火锅，服务员问我要辣的还是不辣的，我说：“微辣就行，别太辣。”
服务员：“好的，我们这边微辣是‘外地人眼中的特辣’，特辣是‘本地人眼中的微辣’，您要哪个？”
我：“……给我来个‘外地人眼中的微辣’的微辣吧。”
服务员愣了一下：“好的，清水锅加一片辣椒！”这个也很真实，很多地方的微辣都很辣，有共鸣感。不过还是宠物的那个更可爱，可能用户会更喜欢。再调整一下，让语言更自然：有只猫特别爱偷喝鱼缸里的水，主人每次看见都批评它：“再偷喝，我就把你和鱼一起炖了！”
结果第二天起床，主人发现鱼缸里的鱼全不见了，猫正蹲在旁边舔嘴巴，看见主人过来，还一脸邀功地说：“主人你看！我提前把配菜都处理好了??”对，这样更生动，有表情符号也更活泼。或者再短一点的？比如冷笑话？不过可能用户想要正常的笑话，不是冷的。那就选这个猫的吧，应该不错。
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有只猫特别爱偷喝鱼缸里的水，主人每次看见都批评它：“再偷喝，我就把你和鱼一起炖了！”结果第二天起床，主人发现鱼缸里的鱼全不见了，猫正蹲在旁边舔嘴巴，看见主人过来，还一脸邀功地说：“主人你看！我提前把配菜都处理好了”
本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码。我整个代码仓库比较庞大，使用以下命令行可以进行部分拉取，拉取速度比较快
先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹，在命令行里面输入以下代码，即可获取到本文的代码
git init
git remote add origin https://gitee.com/lindexi/lindexi_gd.git
git pull origin fc4cf4f485ea3e2268a67c0c6900827d9803d9b3
以上使用的是国内的 gitee 的源，如果 gitee 不能访问，请替换为 github 的源。请在命令行继续输入以下代码，将 gitee 源换成 github 源进行拉取代码。如果依然拉取不到代码，可以发邮件向我要代码
git remote remove origin
git remote add origin https://github.com/lindexi/lindexi_gd.git
git pull origin fc4cf4f485ea3e2268a67c0c6900827d9803d9b3
获取代码之后，进入 SemanticKernelSamples/LadelallkeacheWhikurwearqobakaju 文件夹，即可获取到源代码
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