Erstellen von KI-Agenten für automatisierte Handelssysteme mit .NET C# Semantic Kernel, Azure AI Services und Azure Functions

Diese Anleitung beschreibt detailliert die Erstellung eines KI-gestützten automatisierten Handelssystems unter Verwendung von .NET-, C#-, Semantic Kernel- und Azure-Diensten. KI-Agenten ermöglichen Echtzeitanalysen, prädiktive Modellierung und autonome Handelsentscheidungen. Wir behandeln den Aufbau eines funktionalen KI-Agenten, der .NET C# Semantic Kernel, .NET Core C# 8, ASP.NET Core Web API, Azure AI Services, Azure Functions, Azure Key Vault, Azure Cosmos DB (MongoDB API) und Azure Kubernetes nutzt Service (AKS) und Python.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Voraussetzungen
3. Architekturübersicht
4. Einrichtung der Entwicklungsumgebung
5. KI-Modellentwicklung (Python & Azure ML)
6. Integration des semantischen .NET C#-Kernels für KI-Agenten
7. Erstellen der .NET Core-Web-API
8. Integration des KI-Modells in die .NET Core-Anwendung
9. Azure Cosmos DB-Datenspeicher
10. Azure Key Vault für die sichere Verwaltung von Geheimnissen
11. Ereignisgesteuerte Verarbeitung mit Azure Functions
12. Docker-Containerisierung
13. Bereitstellung im Azure Kubernetes Service (AKS)
14. Überwachung und Protokollierung
15. Fazit

Einführung

Automatisierte Handelssysteme, die durch KI-Agenten erweitert werden, lernen aus historischen Daten, prognostizieren Markttrends und führen Geschäfte autonom aus. Dieser Leitfaden zeigt den Aufbau eines solchen Systems mithilfe fortschrittlicher Technologien und Cloud-Dienste, insbesondere des .NET C# Semantic Kernel für eine nahtlose KI-Modellintegration.

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Zugriff auf Microsoft Azure-Dienste.
• Entwicklungstools: Visual Studio 2022 oder Visual Studio Code mit .NET Core SDK, Python 3.8 mit relevanten Bibliotheken.
• Azure CLI: Für die Azure-Ressourcenverwaltung über die Befehlszeile.
• Docker:Lokal installiert.
• Azure Kubernetes Service (AKS):Grundlegende Vertrautheit.
• .NET C# Semantischer Kernel: Installiert und konfiguriert.

Architekturübersicht

Das System umfasst:

• KI-Modell:Entwickelt in Python mit Azure Machine Learning.
• .NET C# Semantischer Kernel: Integriert KI-Funktionen in die .NET Core-Anwendung.
• ASP.NET Core Web API: Backend für KI-Agenteninteraktion und Handelsausführung.
• Azure Cosmos DB: Speichert Handelsdaten und Modellvorhersagen.
• Azure Key Vault: Speichert vertrauliche Informationen (API-Schlüssel, Verbindungszeichenfolgen) sicher.
• Azure Functions: Verarbeitet ereignisgesteuerte Prozesse wie die Datenerfassung in Echtzeit.
• Azure Kubernetes Service (AKS): Hostet die Containeranwendung für Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit.
• Azure AI Services: Bietet zusätzliche KI-Funktionen (optional).

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

Installieren Sie das .NET Core SDK, Visual Studio (oder VS Code), den .NET C# Semantic Kernel, Python 3.8 und die erforderlichen Python-Bibliotheken (pandas, numpy, scikit-learn, joblib, azureml-sdk), die Azure CLI und Docker Desktop.

KI-Modellentwicklung (Python & Azure ML)

1. Handelsstrategie definieren:Bestimmen Sie das Ziel des KI-Modells (z. B. Aktienkursvorhersage, Markttrendklassifizierung).
2. Azure ML Workspace einrichten: Erstellen Sie eine Ressourcengruppe und einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mithilfe der Azure CLI.
3. Entwickeln Sie das KI-Modell: Erstellen Sie ein Python-Skript (z. B. train_model.py), um das Modell mithilfe relevanter Bibliotheken zu trainieren.
4. Registrieren Sie das Modell in Azure ML: Registrieren Sie das trainierte Modell in Ihrem Azure ML-Arbeitsbereich.

Integration des semantischen .NET C#-Kernels für KI-Agenten

1. NuGet-Paket installieren:Fügen Sie das Microsoft.SemanticKernel NuGet-Paket zu Ihrem .NET-Projekt hinzu.
2. KI-Modell integrieren: Erstellen Sie eine Klasse (z. B. TradingAgentKernel), um die Funktionen des KI-Agenten zu definieren, und verwenden Sie dabei den semantischen Kernel, um das KI-Modell über eine REST-API oder eine andere geeignete Methode aufzurufen.
3. Azure OpenAI-Dienst (optional): Integrieren Sie LLMs wie GPT-3 mithilfe der Azure OpenAI-Backend-Konfiguration des Semantic Kernels.

Erstellen der .NET Core-Web-API

1. Projekt initialisieren:Erstellen Sie ein neues ASP.NET Core-Web-API-Projekt.
2. NuGet-Pakete installieren:Erforderliche Pakete für Cosmos DB, Azure Key Vault und Semantic Kernel installieren.
3. Projektstruktur einrichten:Das Projekt in Controller, Dienste und Modelle organisieren.
4. App-Einstellungen konfigurieren: Erstellen Sie appsettings.json mit Platzhaltern für Azure Key Vault- und Cosmos DB-Konfigurationen.

Integration des KI-Modells in die .NET Core-Anwendung

1. Semantischen Kernel verwenden: Integrieren Sie die Klasse TradingAgentKernel in Ihre API-Controller.
2. Controller implementieren: Erstellen Sie API-Controller, um Handelsausführungsanforderungen zu verarbeiten, und verwenden Sie dabei den semantischen Kernel, um Vorhersagen aus dem KI-Modell zu erhalten.

Azure Cosmos DB-Datenspeicher

Verwenden Sie das Cosmos DB .NET SDK, um mit der Datenbank zu interagieren und Handelsdaten und Modellvorhersagen zu speichern.

Azure Key Vault für die sichere Verwaltung von Geheimnissen

1. Azure Key Vault erstellen: Erstellen Sie eine Key Vault-Instanz mit der Azure CLI.
2. Geheimnisse speichern:Vertrauliche Informationen (Verbindungszeichenfolgen, API-Schlüssel) im Key Vault speichern.
3. Anwendung konfigurieren:Konfigurieren Sie Ihre Anwendung zum Abrufen von Geheimnissen aus dem Key Vault mithilfe der entsprechenden .NET-Bibliotheken.

Ereignisgesteuerte Verarbeitung mit Azure Functions

1. Azure-Funktionsprojekt erstellen: Erstellen Sie ein neues Azure-Funktionsprojekt mit den Azure Functions Core Tools.
2. Funktion implementieren: Erstellen Sie eine Funktion (z. B. MarketDataIngestion), um die Datenerfassung in Echtzeit zu verarbeiten und Handelsaktionen basierend auf Ereignissen auszulösen.
3. Funktion bereitstellen:Funktion in Azure bereitstellen.
4. In die Hauptanwendung integrieren:Verwenden Sie Azure Event Grid oder Service Bus für die Kommunikation zwischen der Funktion und der Hauptanwendung.

Docker-Containerisierung

Erstellen Sie ein Dockerfile, um Ihre Anwendung zu containerisieren.

Bereitstellung im Azure Kubernetes Service (AKS)

Stellen Sie Ihre Containeranwendung in einem AKS-Cluster bereit.

Überwachung und Protokollierung

Aktivieren Sie Azure Monitor für Container und verwenden Sie Application Insights für die Überwachung und Protokollierung auf Anwendungsebene.

Fazit

Dieser umfassende Leitfaden zeigt den Aufbau eines robusten, skalierbaren und sicheren KI-gestützten automatisierten Handelssystems unter Verwendung einer Kombination aus .NET-, C#-, Semantic Kernel- und Azure-Diensten. Denken Sie daran, Platzhalterwerte durch Ihre tatsächlichen Azure-Ressourcennamen und Anmeldeinformationen zu ersetzen.

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