GitHub 官方近日宣布推出了一个令人兴奋的社区资源 —— Awesome GitHub Copilot Customizations 仓库！这个社区驱动的资源库包含了大量的自定义指令、可重用提示和自定义聊天模式，帮助开发者获得更一致、更个性化的 AI 编程辅助体验。

什么是 Awesome Copilot 仓库？

Awesome Copilot 仓库是一个旨在帮助开发者充分利用 GitHub Copilot 的资源集合。通过将 Copilot 定制为符合特定需求的工具，开发者可以获得更加精准和有用的代码建议。随着越来越多的开发者贡献自己的指令、提示和聊天模式，这个仓库的内容将不断丰富和完善。

在这篇教程中，我将带你了解如何无缝集成 AutoGen 和 Semantic Kernel 与 Google 的 Gemini Flash 模型。我们首先设置 GeminiWrapper 和 SemanticKernelGeminiPlugin 类，将 Gemini 的生成能力与 AutoGen 的多智能体编排功能连接起来。接下来，我们配置专业智能体，包括代码审查员和创意分析师，展示如何利用 AutoGen 的 ConversableAgent API 结合 Semantic Kernel 的装饰器函数来进行文本分析、摘要生成、代码审查和创意问题解决。

通过结合 AutoGen 强大的智能体框架和 Semantic Kernel 基于函数的方法，我们创建了一个高级 AI 助手，能够适应各种任务并提供结构化、可操作的见解。

最近在折腾Azure AI Foundry时，发现它现在可以通过OpenAI的Responses API无缝集成Model Context Protocol（MCP）服务器。以前要自己写MCP客户端，挺麻烦的，现在直接配置就能用，开发Agentic AI方案变得简单多了。

场景：时尚趋势发现

举个例子，假如你是时尚分析师，只需要在命令行里输入类似“可持续时尚的最新趋势”这样的查询，系统就能自动帮你搞定后续所有流程：

在当前人工智能技术飞速发展的浪潮中，微软的 Azure OpenAI 服务成为众多企业与开发者构建智能应用的首选平台。要高效、可持续地利用这些服务，理解 API 版本的生命周期（API Version Lifecycle）至关重要。本文将深入解读 Azure OpenAI API 的版本生命周期策略，帮助您更好地应对服务更新和迭代带来的挑战。

一、什么是 API 版本生命周期？

还记得第一次和Siri对话时的兴奋感吗？那时的我们就像发现了新大陆一样，对着手机说"嗨，Siri"，然后看着它机械地回答我们的问题。虽然偶尔会闹出一些啼笑皆非的误解，但那种科幻感十足的体验让我们觉得未来已经到来。

快进到2025年，AI Agent已经不再是那个只会按部就班回答问题的"机器人"了。它们开始有了自己的"脾气"，有了自己的"喜好"，甚至还会和我们开玩笑。没错，Agent终将是个性化的，这不仅仅是技术发展的必然趋势，更是人类内心深处对于陪伴的渴望。

近年来，生成式AI的应用越来越广泛，但随之而来的安全问题也愈发突出。其中，提示注入攻击（Prompt Injection）已成为对AI系统的主要威胁之一。为了应对这一挑战，Azure推出了Prompt Shields和Azure AI Content Safety，帮助开发者保护AI系统免受直接和间接威胁。

这几年，AI Agent、Agentic AI 这些词简直火得不行，朋友圈、技术大会、公众号到处都在聊。自动化办公、智能客服、流程优化，听起来好像什么都能搞定。但真要把这些技术搬进企业，落地到实际业务里，很多团队才发现，理想很丰满，现实却有点骨感。

企业的核心业务流程，都是经过多年摸爬滚打、不断打磨出来的，标准化、确定性极高。这些流程就像企业的“定海神针”，保证了业务的稳定和可预期。可 AI 大模型虽然很强大，推理、生成样样行，但那种“黑盒”特性和不确定性，真让人又爱又怕。很多企业试着把 Agent 融进现有系统，结果发现根本不是想象中那样无缝衔接，甚至还可能把流程搞乱，效率反而下降，真是让人头大。

引言

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）正在迅速成为打造高度智能和可互操作 AI 应用的重要标准框架。大多数有关 MCP 的资料聚焦于单服务器部署，而在本文中，我们将介绍如何结合 Azure OpenAI，基于多服务器 MCP 架构实现一个可扩展、可定制的智能体平台，让你能够在一个前端界面下，便捷地连接和编排多个工具服务器，实现跨领域智能体工具协作。

大模型在通用智能赛道已经拼参数拼得差不多了。看看国内外处于第一梯队的大模型厂商，目前虽然付费用户在增长，可还是赶不上烧钱的速度。就像提前商量好似的，这些长期在榜单 Top 的大模型，最近都开始集中火力猛攻编程领域。你方唱罢我登场，轮番发布编程优化的新版本大模型，不得不说代码的实际生成效果确实有了很明显的提升。从事一线编码工作的软件工程师，如果能力并不突出，承担的工作又相对单一，那不用想太多，被淘汰是早晚的事儿。全球知名软件科技企业裁员都不再遮遮掩掩，说是整顿软件开发行业，清理软件企业拖油瓶一点也不为过，残酷但真实。

Visual Studio Code (VSCode) 通常被誉为程序员的瑞士军刀，但它的强大功能远不止于代码编写。凭借其轻量级的设计、丰富的扩展生态系统以及与日俱增的 AI 能力，VSCode 完全可以转变为一个高效、多功能的内容创作平台，尤其适合技术博主、文档撰写者和任何需要处理大量文本内容的创作者。

本文将探讨如何配置和使用 VSCode 来优化你的内容创作流程，特别是结合 AI 工具，如 GitHub Copilot，让写作体验更上一层楼。