Библиотеки, Которые Используют в Microsoft. Продолжение
Начало
3. Microsoft.SemanticKernel
Проблема:
Простых запросов и ответов недостаточно для производственных приложений ИИ. Необходимы память, декомпозиция целей и доступ к API, вроде Microsoft 365 Copilot. Реализация этого вручную в .NET — сложная задача.
Решение:
SemanticKernel — официальный SDK Microsoft для создания рабочих процессов ИИ, подобных агентам. Он обеспечивает:
- Выполнение инструментов и плагинов (C# или OpenAPI);
- Оркестровку цепочек запросов;
- Долговременную память между взаимодействиями;
- API планировщика для разбиения задач на подзадачи.
Когда использовать:
- Корпоративные ИИ-помощники (например, CRM-ассистенты, генераторы отчётов);
- Рабочие процессы ИИ, вызывающие внутренние API или функции;
- Многоэтапные чат-боты с планированием на основе целей и памятью.
До (единичнный запрос):
var result = await openAiClient
.GetCompletionAsync("Какая погода в Москве?");
После (Оркестрация ИИ с SemanticKernel):
var kernel = Kernel.CreateBuilder().Build();
var prompt = kernel
.CreateFunctionFromPrompt("Какая погода в Москве?");
var result = await prompt.InvokeAsync();
Вы можете регистрировать плагины, которые вызывают API, выполняют аутентификацию, запускают SQL-запросы или вызывают другие запросы — все из .NET. См. подробнее в документации.
4. System.Threading.Channels + IAsyncEnumerable
Проблема:
Использование BlockingCollection, ConcurrentQueue или настраиваемых очередей в высококонкурентных шаблонах «производитель/потребитель» часто приводит к нестабильной логике, избыточным блокировкам и плохому контролю, особенно под нагрузкой в телеметрических или потоковых конвейерах.
Решение:
System.Threading.Channels обеспечивает:
- Высокопроизводительный внутрипроцессный обмен сообщениями;
- Контроль пропускной способности через ограниченные каналы;
- Простую интеграцию с IAsyncEnumerable<T>;
- Асинхронную потоковую передачу без выделения памяти.
Первоначально использовавшаяся во внутренних компонентах SignalR и gRPC, теперь она является основным инструментом для создания отказоустойчивых асинхронных конвейеров в .NET.
Когда использовать:
- Сборщики телеметрии и обработчики метрик;
- Асинхронные конвейеры агрегации журналов/событий;
- Поведение, подобное очередям, без внешней инфраструктуры;
- Изоляция перегородками (Bulkhead isolation) в фоновых рабочих процессах.
До (BlockingCollection или Queue<T>):
var queue = new Queue<int>();
lock (queue) { queue.Enqueue(42); }
int item;
lock (queue) { item = queue.Dequeue(); }
После (Каналы и асинхронные потоки):
var ch = Channel.CreateUnbounded<int>();
await ch.Writer.WriteAsync(42);
await foreach (var item in ch.Reader.ReadAllAsync())
Console.WriteLine(item);
Работает по умолчанию с await foreach и идеально подходит для фоновых задач, связанных с вводом-выводом, потоковых API и повторяющихся рабочих процессов.
Окончание следует…
Источник: https://blog.devgenius.io/7-elite-c-libraries-microsoft-uses-in-production-but-you-probably-dont-6bce3e3690ad