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NetcoreKevin：.NET 企业级智能体管理框架

news 2026/6/1 3:05:02

NetcoreKevin：.NET 企业级智能体管理框架

1. 框架简介

NetcoreKevin 是一款基于 .NET 8 的企业级智能体（AI Agent）管理框架，为团队提供智能体 Skill 与工具的可视化编排能力，并通过细粒度的角色权限体系实现智能体的安全授权与合规使用。框架完全开源，采用 Apache 2.0 协议，致力于降低企业构建、治理和运营 AI 智能体的复杂度。

GitHub：https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin
gitee：https://gitee.com/netkevin-li

2. 核心特性

智能体 Skill 可视化编排：提供 Web 管理面板，用拖拽方式设计 Skill 流程，支持条件、循环、并行等节点。
工具集市与动态注册：内置 HTTP API、SQL 查询、Python 脚本、代码解释器等多种工具，支持动态上传 OpenAPI 规范自动生成工具。
用户-角色-权限三维授权：基于 RBAC + 策略授权的模型，精细控制谁可以创建、编辑、调用某个智能体。
多智能体协作：支持智能体间的消息路由和上下文共享，构建多 Agent 协作流程。
企业级观测：集成 OpenTelemetry，提供 Skill 执行追踪、工具调用耗时、Token 用量等仪表板。
插件化架构：Skill、Tool、Permission Provider 均可通过 NuGet 包或本地 DLL 热插拔。
多租户隔离：天然支持 SaaS 场景，租户间数据、智能体、工具完全隔离。

3. 整体架构

NetcoreKevin 采用清晰的分层架构与微内核设计，核心模块如下图所示（文字描述）：

┌──────────────────────────────────────────────┐ │ NetcoreKevin.Studio │ │ (Blazor WebAssembly 管理端) │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ NetcoreKevin.AgentHub │ │ (智能体运行时，Skill引擎，工具调度器) │ ├──────────────┬───────────────┬───────────────┤ │ NetcoreKevin.│ NetcoreKevin. │ NetcoreKevin. │ │ Skills │ Tools │ Auth │ ├──────────────┴───────────────┴───────────────┤ │ 基础设施（EF Core, Redis, RabbitMQ） │ └──────────────────────────────────────────────┘

NetcoreKevin.Studio：面向管理员和开发者的可视化操作面板，管理智能体、Skill、工具和权限。
NetcoreKevin.AgentHub：智能体运行时核心，负责 Skill 流程执行、工具动态调用、上下文管理。
NetcoreKevin.Skills：Skill 定义、加载、编排引擎，支持 YAML/JSON 描述的 Skill 图。
NetcoreKevin.Tools：工具注册中心，提供标准化接口对接各类外部能力。
NetcoreKevin.Auth：权限与授权模块，提供策略评估、角色解析和令牌签发。

4. 智能体 Skill 与工具可视化管理

4.1 Skill 可视化设计器

在 Studio 中，用户可以通过拖拽节点创建智能体 Skill。Skill 节点分为：

入口节点：接收用户输入或上游智能体消息。
LLM 节点：配置 Prompt 模板、绑定模型（OpenAI / 本地模型）。
工具节点：从工具集市选择工具，自动映射输入输出。
逻辑控制节点：条件判断、循环、并行。
输出节点：定义最终返回的结构化数据。

示例 Skill 定义（YAML）：

name:customer_complaint_analysisentry:type:llmprompt:"分析以下客户投诉的情感倾向和紧急程度：{{input}}"model:gpt-4output:complaint_infotools:-name:create_jira_ticketwhen:complaint_info.urgency == 'high'parameters:summary:"投诉: {{complaint_info.summary}}"priority:"High"output:type:jsontemplate:|{ "sentiment": "{{complaint_info.sentiment}}", "ticket_id": "{{create_jira_ticket.id}}" }

通过画布编排，上述 YAML 可直观拖拽生成，并实时调试运行。

4.2 工具集市

工具集市内置了常用连接器，并支持自定义工具上传：

OpenAPI 工具：上传 Swagger JSON，系统自动生成工具卡片及参数表单。
数据库工具：配置连接串和 SQL 模板，生成参数化查询工具。
代码工具：在线编写 C#/Python 脚本，由沙箱执行并返回结果。
第三方服务工具：预集成 Azure AI Services、AWS Lambda 等。

所有工具均通过IToolExecutor接口接入，运行时提供链路跟踪和速率限制。

5. 用户角色权限与智能体授权

NetcoreKevin 的权限模型基于RBAC + 智能体策略，实现“谁能用、能怎么用、能用哪个智能体”的精准控制。

5.1 权限模型核心概念

用户 (User)：系统登录实体，可关联多个角色。
角色 (Role)：权限的集合，如 “AgentDeveloper”、“AgentUser”、“Admin”。
智能体权限项 (AgentPermission)：按智能体划分的细粒度权限，包括：
- agent.read– 查看智能体信息
- agent.invoke– 调用智能体
- agent.edit– 编辑 Skill/工具绑定
- agent.delete– 删除智能体
- agent.manage_auth– 管理智能体授权
授权策略 (Policy)：根据角色+智能体+资源标签动态评估访问请求。

5.2 权限配置可视化

在 Studio 的权限管理页面，管理员可以：

为每个智能体定义所需权限级别。
向角色授予指定智能体的权限（支持批量操作）。
查看某个用户的最终权限集合（角色叠加）。
设置临时授权（如外部合作方限制调用次数和时间窗口）。

示例授权场景：

客服智能体cs_agent仅允许Support_Role的成员调用，并限制每小时最大 100 次请求。
智能体工厂智能体factory_analyst允许Engineering_Role编辑 Skill，但仅Maintenance_Role可调用其中“传感器读取”工具。

5.3 技术实现要点

后端使用 .NET 的IAuthorizationHandler结合自定义AgentRequirement进行授权检查：

publicclassAgentAuthorizationHandler:AuthorizationHandler<AgentRequirement,Agent>{protectedoverrideTaskHandleRequirementAsync(AuthorizationHandlerContextcontext,AgentRequirementrequirement,Agentresource){if(context.User.HasClaim("agent_permission",$"{resource.Id}:{requirement.Operation}"))context.Succeed(requirement);returnTask.CompletedTask;}}