微软宣布其人工智能开发工具包Semantic Kernel的OpenAPI扩充功能，进入一般可用阶段，全面支持.NET与Python。该项更新让开发者将现有API转换为扩展，进一步强化人工智能代理的应用能力，更容易实作多元人工智能解决方案。

Semantic Kernel是由微软开发的开源软件开发套件，目的是将诸如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等大型语言模型，与C#、Python和Java等语言编写的程序集成，开发者可以更简单地在应用程序中引入语言模型，大幅降低人工智能应用的开发门槛。

OpenAPI则是一个开源标准规范，借由利用机器可读格式，像是JSON或是YAML，描述RESTful API的结构与行为，其详细定义了API端点、请求参数、回应格式与认证方式等细节，让开发者能够清晰地了解和使用API。OpenAPI项目由OpenAPI Initiative管理，其前身为Swagger，致力于促进API标准化和互通性，被广泛用于生成文档、自动化测试和模拟服务。

微软这次针对Semantic Kernel的OpenAPI扩充功能，让开发者可以利用企业现有的API基础，将其转换成为人工智能代理可以使用的扩展，提升整体效率和功能灵活性。例如智能家电场景，开发者就可以依据OpenAPI规范创建扩展，让人工智能代理能够控制灯光开关。这样的方式不仅降低系统集成的难度，也扩展了人工智能代理的实际应用规范。

微软同时还推出简单易用的集成工具，无论是.NET还是Python开发者，只需要通过几行代码，即可完成套件导入。微软同时建议开发者，使得开发者的OpenAPI的规范更容易被人工智能代理理解，例如简化端点数量、清晰的命名参数，以及提供范例请求与回应数据，进一步提升规范的可读性，优化人工代理的运行结果。

除此之外，Semantic Kernel的.NET和Python也添加过滤器（Filters）功能，这项更新替开发者提供更多的控制和透明度，确保人工智能函数运行的每个环节，都能符合负责任的人工智能应用实务。Filters包括函数调用过滤器、提示词渲染过滤器以及自动函数调用过滤器，支持参数验证、例外处理、提示词修改，和运行流程中断等功能。每种过滤器都提供上下文对象和回呼机制，协助开发者实现敏感数据清理、错误恢复和效率优化，使企业级人工智能解决方案更加安全可信。