C产品如何满足特定用户需求？

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直接输出结果如下：

初始化 Kernel 时必须注册 ChatCompletionService

SK 的 Kernel 不是“造好就能用”的容器，它默认不带任何 AI 能力——所有 LLM 调用都依赖你手动注入的服务实现。哪怕只是测试，也得选一个：云端或本地。

• 用 OpenAI：调 AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o", apiKey)，注意 endpoint 默认是 "https://api.openai.com/v1"，国内需配代理或换源
• 用 Azure OpenAI：必须传 deploymentName、endpoint、apiKey，三者缺一不可；deploymentName 不是模型名，是你在 Azure 门户里部署时填的名称（比如 "gpt-4o-us-east"）
• 用 Ollama 本地模型：得走 AddOllamaChatCompletion("llama3.2", "http://localhost:11434")，包名是 Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama，别只装主包
• 不注册服务就调 InvokePromptAsync，运行时报错位置在 KernelExtensions.InvokePromptAsync 内部，堆栈不提示具体缺啥，容易卡住排查

InvokePromptAsync 是最简验证路径，但返回值要手动取

别一上来就写 plugin 或 planning，先确认 token、网络、权限全通。用 InvokePromptAsync 直连模型最快，但它返回的是 FunctionResult 对象，不是字符串。

• result.GetValue<string>() 才拿到实际文本，不加泛型会编译失败
• 如果 prompt 返回空或 JSON 解析异常，GetValue<string>() 可能抛 InvalidOperationException，建议包一层 result.ToString() 做兜底
• 该方法绕过 SK 的函数编排机制，不走 Planner，也不触发 Filter，适合纯推理场景，不适合需要结构化输出的流程

定义 Semantic Function 必须带 description，且只收字符串参数

语义函数本质是带元信息的 prompt 模板，不是 C# 方法封装。SK 靠 description 字段做自动规划（planning），没它就无法被 Planner 识别和调用。

• 模板里用 {{input}} 接主输入，用 {{userName}} 这类命名占位符接额外参数，传参必须是 new() { ["userName"] = "张三" } 这种字典形式
• 不能传对象、不能重载、不能有默认参数——所有输入最终都会被转成字符串拼进 prompt
• 函数注册后，名字（functionName）和插件名（pluginName）共同构成唯一标识，重复注册会静默覆盖，调试时留意日志里是否真加载成功

最容易被忽略的是：SK v1.0+ 已放弃对 .NET Framework 的支持，所有项目必须基于 .NET 6/7/8 SDK；哪怕 dotnet --list-sdks 显示有多个版本，也要确认 csproj 里 <TargetFramework> 明确指向 net6.0 或更高。否则编译通过、运行时报 MissingMethodException，根源在底层 connector 的异步流实现差异。