DevExpress Blazor UI組件使用了C#為Blazor Server和Blazor WebAssembly創建高影響力的用戶體驗，這個UI自建庫提供了一套全面的原生Blazor UI組件（包括Pivot Grid、調度程序、圖表、數據編輯器和報表等）。

現代AI驅動的應用程序通常會自動執行工具來響應用戶查詢，雖然這種自動化包含了llm的潛力并改善了用戶體驗，但在未經用戶明確同意的情況下調用敏感操作（例如，修改數據庫、發送電子郵件或對外部服務進行API調用）時，它可能會引入安全風險。

本文主要介紹了Tool Call Confirmation API（工具調用）層和DevExpress Blazor AI Chat組件的相關可自定義接口的目的，DevExpress的解決方案攔截AI發起的函數調用，生成詳細的確認對話框，并在執行前需要用戶批準，這種UI模式在GitHub Copilot Chat、Cursor、Claude和其他具有MCP支持的AI驅動應用程序中很常見。

在本文中，我們將帶大家了解DevExpress的AI聊天確認系統、它的關鍵組件和自定義選項（當然還會向您展示如何使用DevExpress Blazor AI Chat控件將這個安全層添加到AI驅動的Blazor應用程序中）。

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挑戰：平衡自動化和安全性

AI函數調用是一種強大的資源，它允許模型與應用程序功能無縫交互。然而必須負責任地使用這種能力，考慮以下使用場景：

• AI模型刪除用戶數據來響應不明確的請求。
• 非托管API調用會產生意想不到的成本或觸發外部流程。
• 函數在用戶不知情的情況下修改應用程序狀態或UI。

本文中描述的技術在便利性和控制性之間取得了平衡：它保留了自動工具調用的好處，并為用戶提供了對敏感或不可逆操作的明確權限。

開始前

在您的Blazor應用程序中創建和配置DevExpress Blazor Chat （DxAIChat）組件。

這個例子的目標是Azure OpenAI，但是這個解決方案與任何實現了來自 "Microsoft.Extensions.AI"庫的IChatClient接口的AI服務兼容。

Program.cs中的以下代碼定義了基本配置：

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.AI;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Replace with your endpoint, API key, and model's deployment name
string azureOpenAIEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string azureOpenAIKey = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");
string deploymentName = "your-model-deployment-name";

var azureChatClient = new AzureOpenAIClient(
new Uri(azureOpenAIEndpoint),
new AzureKeyCredential(azureOpenAIKey))
.GetChatClient(deploymentName)
.AsIChatClient();

builder.Services.AddDevExpressBlazor();
builder.Services.AddDevExpressAI();

架構概述

• IToolCallFilter
  在AI工具調用執行之前管理它們。
• CustomFunctionInvokingChatClient
  擴展用于調用工具的默認操作。
• CustomFunctionInvokingChatClientExtensions
  在構建聊天客戶端時，Fluent API允許您通過一行配置來利用工具調用確認。
• 確認界面
  顯示用于確認工具調用的對話框。

管理工具調用

DevExpress確認系統的核心是IToolCallFilter接口——這個接口定義了聊天器攔截和管理函數調用的方式。

public interface IToolCallFilter {
public event Action<FunctionInvocationContext, TaskCompletionSource<bool>> ToolCalled;

Task<bool> InvokeFunctionFilter(FunctionInvocationContext context);
}

MyToolCallFilter管理AI觸發的操作，并僅在獲得批準時執行敏感操作。API設計允許過濾器暫停函數執行，等待用戶輸入，并根據用戶的決定繼續或取消，TaskCompletionSource實例支持UI和過濾器邏輯之間的異步通信。

public class MyToolCallFilter : IToolCallFilter {
public event Action<FunctionInvocationContext, TaskCompletionSource<bool>> ToolCalled;

public Task<bool> InvokeFunctionFilter(FunctionInvocationContext context) {
if (ToolCalled is null)
return Task.FromResult(true);

var tcs = new TaskCompletionSource<bool>();
ToolCalled.Invoke(context, tcs);
return tcs.Task;
}
}

確認工具調用（CustomFunctionInvokingChatClient）

CustomFunctionInvokingChatClient類擴展了DevExpress Blazor AI Chat控件的默認操作：

• 攔截AI工具調用（定義一個自定義的FunctionInvoker委托）。
• 檢查確認邏輯（過濾器是否已在服務集合中注冊）。
• 在用戶批準后進行。如果用戶取消請求，CustomFunctionInvoker方法調用將返回取消消息，取代執行工具。該消息告訴LLM操作被中止，請求的信息不可用。

public class CustomFunctionInvokingChatClient : FunctionInvokingChatClient {
public CustomFunctionInvokingChatClient(IChatClient innerClient, ILoggerFactory? factory = null,
IServiceProvider? services = null)
: base(innerClient, factory, services) {
if(services == null) {
throw new ArgumentNullException(nameof(services), "Service provider cannot be null.");
}
FunctionInvoker = CustomFunctionInvoker;
}

private async ValueTask<object?> CustomFunctionInvoker(FunctionInvocationContext context,
CancellationToken cancellationToken) {
IToolCallFilter? filter = FunctionInvocationServices!.GetService<IToolCallFilter>();

if(await (filter?.InvokeFunctionFilter(context) ?? Task.FromResult(true))) {
return await context.Function.InvokeAsync(context.Arguments, cancellationToken);
}

return "The tool call was cancelled by the user. Do not attempt to invoke this tool again. Return a message indicating that the call was cancelled and that the weather information is unavailable at this time.";
}
}

未完待續，下期繼續......

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