本教程步骤演示如何与代理进行多轮次对话，其中代理是在 Azure OpenAI 聊天完成服务上构建的。
重要
代理框架支持多种不同类型的代理。 本教程使用基于聊天完成服务的代理，但所有其他代理类型都以相同的方式运行。 有关其他代理类型以及如何构造它们的详细信息，请参阅 Agent Framework 用户指南。
先决条件
有关先决条件和创建代理，请参阅本教程中的 “创建并运行简单代理 ”步骤。
使用多轮对话运行代理
软件代理是无状态的，并且不会在每次调用之间内部维护任何状态。 若要与代理进行多轮次对话，需要创建一个对象来保存会话状态，并在运行该对象时将此对象传递给代理。
若要创建聊天状态对象，请在代理实例上调用 GetNewThread 该方法。
AgentThread thread = agent.GetNewThread();
然后，可以将此线程对象以及用户输入一起传递给代理实例上的 RunAsync 和 RunStreamingAsync 方法。
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate.", thread));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a pirate's parrot.", thread));
这将保持呼叫之间的聊天状态，代理在响应新输入时能够引用会话中的先前输入和响应消息。
重要
服务的类型 AIAgent 将确定会话历史记录的存储方式。 例如，使用 ChatCompletion 服务时，聊天历史记录存储在 AgentThread 对象中，并在每次调用时发送到服务。 另一方面，使用 Azure AI 代理服务时，对话历史记录存储在 Azure AI 代理服务中，并且每次调用时仅向服务发送对会话的引用。
单个代理处理多个对话
可以通过创建多个对象来与同一代理实例进行多个 AgentThread 独立对话。
然后，可以使用这些线程来维护每个会话的单独聊天状态。
这些对话将相互完全独立，因为代理不会在内部维护任何状态。
AgentThread thread1 = agent.GetNewThread();
AgentThread thread2 = agent.GetNewThread();
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate.", thread1));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a robot.", thread2));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a pirate's parrot.", thread1));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a robot.", thread2));
使用多轮对话运行代理
软件代理是无状态的，并且不会在每次调用之间内部维护任何状态。 若要与代理进行多轮次对话，需要创建一个对象来保存会话状态，并在运行该对象时将此对象传递给代理。
若要创建聊天状态对象，请在代理实例上调用 get_new_thread() 该方法。
thread = agent.get_new_thread()
然后，可以将此线程对象以及用户输入一起传递给代理实例上的 run 和 run_stream 方法。
async def main():
result1 = await agent.run("Tell me a joke about a pirate.", thread=thread)
print(result1.text)
result2 = await agent.run("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a pirate's parrot.", thread=thread)
print(result2.text)
asyncio.run(main())
这将保持呼叫之间的聊天状态，代理在响应新输入时能够引用会话中的先前输入和响应消息。
重要
代理使用的服务类型将确定会话历史记录的存储方式。 例如，使用聊天完成服务时，聊天历史记录存储在 AgentThread 对象中，并在每次调用时发送到服务。 另一方面，使用 Azure AI 代理服务时，对话历史记录存储在 Azure AI 代理服务中，并且每次调用时仅向服务发送对会话的引用。
单个代理处理多个对话
可以通过创建多个对象来与同一代理实例进行多个 AgentThread 独立对话。
然后，可以使用这些线程来维护每个会话的单独聊天状态。
这些对话将相互完全独立，因为代理不会在内部维护任何状态。
async def main():
thread1 = agent.get_new_thread()
thread2 = agent.get_new_thread()
result1 = await agent.run("Tell me a joke about a pirate.", thread=thread1)
print(result1.text)
result2 = await agent.run("Tell me a joke about a robot.", thread=thread2)
print(result2.text)
result3 = await agent.run("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a pirate's parrot.", thread=thread1)
print(result3.text)
result4 = await agent.run("Now add some emojis to the joke and tell it in the voice of a robot.", thread=thread2)
print(result4.text)
asyncio.run(main())