课程上线：面向 AI 编程 | Semantic Kernel 从入门到精通

课程计划

本课程设计不低于50课时，目前已录制44课时，已在2025-3-15日发布上线，未完课时将尽快录制发布。点击下方链接可在线试看购买：

B 站课堂| Semantic Kernel 从入门到精通

B 站课堂| Semantic Kernel 从入门到精通

B 站课堂| Semantic Kernel 从入门到精通

为了回馈.NET社区，特提取了课程中的第一章节（基础入门）共8课时可免费观看：

课程定位

面向.NET 开发者的 AI 编程课

课程介绍

从 OpenAI 面世时的一 Key 难求，到国内大模型 DeepSeek 开年王炸，AI 的能力每天都在刷新认知。可以明确预见的是 AI 会越来越强大，但是作为一名开发者，除了关注最新的技术动态，更多的是要有动手下场的气魄，要思考：如何将这些颠覆性的技术真正落地到业务中 以推动现有业务与 AI 的集成或新型业务的创新？

但作为一名.NET 开发者如何开始呢？市面上大多 AI 编程课程大多聚焦于 Python 生态，关于 .NET 生态的 Semantic Kernel 却只能基于官方文档和少许博客文章，随着 Semantic Kernel 频繁的持续更新，文档和博客大多无法保持同步。

因此为了助力.NET 开发者能在 AI 时代拥有立足之地，特设计了本课程《面向 AI 编程 | Semantic Kernel 从入门到精通》。

本课程将带您避开三大误区：

1. 无需深究AI理论：跳过深度学习、模型量化、神经网络等复杂概念，直击SK的提示词（Prompts) 、插件（Plugins）、规划器（Planner）、智能体（Agent）、流程（Process） 核心模块。
2. 零环境配置焦虑：每课时附赠开箱即用的Polyglot Notebook，支持VS Code，5分钟完成『代码下载→运行→调试』全流程；
3. 动态追踪技术前沿：40课时持续更新，涵盖SK官方最新特性助你始终快人一步！

课程结构

1. 基础篇（章节1-3）：从环境配置到核心功能，夯实开发基础。
2. 进阶篇（章节 4-8）：深入Agent框架、RAG增强、Process工作流、 MCP，解锁复杂场景开发。
3. 实战篇（章节 9）：通过“eShopSupport”案例，串联全流程技术栈，还原真实开发场景。
4. 扩展篇（附录）：覆盖国产模型适配、本地化部署、安全防护等企业级需求，紧跟技术演进。

课程亮点

1. 无需担心环境问题，只需安装.NET9 + VS Code + Polyglot Notebook 插件，即可快速上手
2. 从理论到实践，每课时提供交互式 Polyglot Notebook，下载即可执行，无需 Copy 代码
3. 学完课程立即拥有一个自己专项的 Semantic Kernel 知识库，随用随查
4. 免费提供Azure OpenAI API Key，供课程配套学习使用
5. 课程内容持续更新，确保同步 Semantic Kernel 更新内容

你将获得

核心技能：

1. 掌握 Prompt工程，灵活运用多模板引擎优化大模型交互效果。
2. 掌握Semantic Kernel框架的核心模块，熟练开发AI插件、智能体（Agent）、RAG检索增强应用。
3. 实现多模型混合调用、函数调用（Function Calling）行为控制与日志追踪。
4. 构建AI工作流（Process Framework），完成条件控制、步骤复用与多Agent协同。

实战能力：

1. 对接国内大模型及本地化部署（如Ollama），突破技术限制。
2. 开发企业级AI应用，集成日志、安全、依赖注入等工程化能力。
3. 通过将已有 OpenAPI快速转换为插件，扩展LLM能力边界。

前沿视野：

1. 深入理解AI Agent设计理念与协作模式，掌握AgentChat等前沿技术。
2. 解锁语义搜索（Qdrant）、文本搜索（Bing）在RAG中的实战应用。
3. 探索Microsoft.Extensions.AI统一基座与MCP（Model Context Protocol，模型上下文） 协议，把握行业趋势。

课程大纲

开篇：What's Semantic Kernel？

章节一：Quick Start | 快速开始

1. Semantic Kernel 快速开始
2. 对接国内大模型
3. 使用代理
4. 集成多个大模型
5. 依赖注入
6. 集成日志
7. 打包抽象

章节二：Prompt | 提示词

1. 提示工程
2. 管理提示词
3. 提示词模板 | semantic-kernel
4. 提示词模板 | handlebars
5. 提示词模板 | liquid

章节三：Plugin | 插件

1. 理解 Function Calling
2. 用Plugin 拓展LLM 能力边界
3. Function Calling 行为控制
4. Kernel Function 过滤器
5. Function Calling 日志跟踪
6. 让LLM 更懂Function Calling 返回值
7. 让LLM 按需返回Json 结构
8. OpenAPI 即插件
9. OpenAPI 插件进阶

章节四：Planner | 规划器

1. 使用 Planner 编排你的Plugin
2. Stepwise Planner
3. Handlebars Planner

章节五：Agent Framework | 智能体开发框架

1. 何为 AI Agent （人工智能体）?
2. Chat Completion Agent
3. OpenAI Assistant Agent
4. AgentChat | 智能体协作

章节六：RAG | 检索增强生成

1. 何为 RAG？
2. 实现网络搜索
3. 何为 Embedding？
4. 实现语义搜索
5. KM | What's Kernel Memory?
6. KM | 快速入门
7. KM | 摄取和检索
8. KM | 内置摄取管道
9. KM | 自定义摄取管道
10. KM | 自定义分块策略
11. KM | 以插件形式与SK集成

章节七：Process Framework | 工作流框架

1. 何为 Process？
2. Process 实现条件控制
3. Process 实现步骤复用
4. Process 联合 Agent

章节八：eShopSupport 案例解读

1. 启动 eShopSupport
2. 解读 eShopSupport

章节九：MCP | 模型上下文协议

1. What's MCP?
2. 使用Cline 玩转 MCP
3. 使用官方C# SDK 玩转 MCP Client
4. 使用官方C# SDK 玩转 MCP Server

附录

1. Microsoft.Extensions.AI | 统一的 AI 基座
2. 基于 Ollama 本地运行大模型
3. 提示词安全
4. 未完待续，持续更新