.NET 开发者们并没有因为工具的缺失而错过 AI 浪潮，而是因为心态。当 Python 和 JavaScript 开发者们积极拥抱 GPT，将其集成到智能代理、助手和完整的产品中时，.NET 社区却驻足观望。这并不是因为我们没有能力构建，而是因为我们错误地认为 AI 是属于别人的领域。这种局面必须改变。

🚫 阻碍我们的错误认知

“AI 是 Python 的天下。” “我们只做企业级应用，不做 LLM。” “微软还没有正式支持。” 这些借口在 2017 年或许还成立，但在 2024 年，它们只会成为你职业发展的绊脚石。

事实是：AI 已经不再仅仅是训练模型，而是将智能集成到实际工作流程中，是将数据转化为决策，并可靠地执行它们的过程。这正是 .NET 工程师们早已擅长的领域。与其说 AI 是数据科学，不如说是系统工程。

🧠 AI 时代是系统工程的时代

我们不再需要从头开始构建模型。OpenAI、Anthropic、Meta 和 Mistral 已经完成了这项工作。现在，AI 应用的关键在于：

• 提示 LLM (Prompting LLMs)
• 解析结构化响应 (Parsing structured responses)
• 编排工作流 (Orchestrating flows)
• 集成到队列、数据库、邮件、API (Integrating into queues, DBs, email, APIs)

这并非数据科学，而是资深软件架构师的工作。而 .NET 仍然是构建这类应用的最佳环境之一。

📄 真实用例：使用 GPT + C# 进行合同提取

假设你的应用每月处理数千份上传的合同——保密协议、供应商协议、雇佣合同等等。传统上，这意味着：

• 人工审核
• 复制/粘贴到 CRM 系统
• 耗费大量人工时间

现在，我们可以自动化这个过程：

1. 用户上传 PDF
2. 提取文本（使用 Azure Form Recognizer、Tika 等）
3. 提示 GPT 提取关键数据
4. 将输出解析为强类型 JSON
5. 推送到业务工作流

例如，一家金融科技客户通过将 GPT 集成到 .NET Worker 管道中，将法律文件的审核时间减少了 70%。这充分展示了 .NET 在实际 AI 应用中的强大潜力。

🎯 Prompt 工程：有效与无效的提示

写好 Prompt 对 LLM 的使用至关重要。一个好的 Prompt 往往比一个复杂的模型微调更有效。

• 糟糕的提示 👎

  “总结这份合同。”

• 更好的提示 ✅

"""
提取以下字段：
- 客户名称
- 合同期限 (StartDate, EndDate)
- 付款条款
- 续订条款
以 camelCase 键返回 JSON 格式的结果。
文本：{contractText}
"""

C# 集成：

var result = await gptClient.CompleteAsync(prompt);
var contract = JsonSerializer.Deserialize<ContractTerms>(result);

这种方式是类型化的、可预测的，并且可以用于生产环境。

[文件上传]
     ↓
[文本提取器 (Tika / OCR)]
     ↓
[C# 中的 GPT 提示引擎]
     ↓
[结构化输出 (JSON)]
     ↓
[数据库 / 工作流触发器 / 通知]

基础设施：

• .NET 9 Worker Service
• Azure Queue 或 Service Bus
• OpenAI 或 Azure OpenAI
• 可选：LangChain.NET / Semantic Kernel

这并非玩具代码，而是解决实际问题的真实基础设施。这需要深入理解 .NET 的各项服务和组件，并结合 Prompt 的优化，才能达到最好的效果。

🏗️ 为什么 .NET 非常适合面向 AI 的系统

.NET 拥有许多天然优势，使其成为构建 AI 系统的理想选择：

• ✅ Async-first（异步优先）： 并行处理文档、邮件、日志

  • .NET 从一开始就支持异步编程，这使得它能够高效地处理需要大量 I/O 操作的 AI 工作负载，例如从大量文档中提取信息。例如，可以使用 async 和 await 关键字，并发处理成百上千份合同，极大地提高了效率。

• ✅ Strongly typed（强类型）： 将 GPT 输出直接映射到你的领域模型

  • .NET 的强类型系统可以确保 GPT 输出的数据与应用程序的领域模型相匹配，从而减少错误并提高代码的可维护性。例如，可以使用 C# 的类来定义合同的结构，然后使用 JsonSerializer 将 GPT 的 JSON 输出反序列化为该类的实例。

• ✅ Cloud-native（云原生）： 使用 Azure Key Vault、Identity、Functions

  • .NET 应用程序可以轻松地部署到云端，并利用 Azure 提供的各种服务，例如 Azure Key Vault 用于安全地存储密钥，Azure Identity 用于进行身份验证，Azure Functions 用于构建无服务器 AI 应用。 例如，可以将一个 .NET Function 部署到 Azure 上，用来调用 OpenAI 的 API，并处理用户上传的合同。

• ✅ DevOps ready（DevOps 就绪）： 日志、重试、诊断、生产监控

  • .NET 提供了丰富的工具和库，可以帮助开发人员构建易于监控和维护的 AI 系统。例如，可以使用 Serilog 进行日志记录，使用 Polly 进行重试，使用 Application Insights 进行性能监控。这些工具可以帮助开发人员快速识别和解决生产环境中的问题，确保 AI 系统的稳定运行。

我们并非要重新发明 .NET，而是要释放它的潜力。

🧨 我们落后的原因：文化，而非代码

太多 .NET 团队在等待微软正式验证 AI 工作流程。太多技术负责人害怕“非企业级”的实验。与此同时：

• JavaScript 开发者围绕 GPT 构建了完整的产品。
• Python 开发者自动化了后台办公室。
• Ruby 开发者启动了潜在客户生成器。

而我们……重构了存储库并添加了 DI 容器。

这不是生态系统的问题，而是心态的问题。

⚠️ 安全策略的代价

每延迟一个月：

• 别人就会构建出你的客户想要的 AI 功能。
• 别人就会获得你的团队需要的成本节约。
• 别人就会成为公司下一次转型中不可替代的人。

.NET 非常强大。但如果力量未被使用，那就毫无意义。

🚀 不再有借口

• “我们不做 AI。” ✅ 你不需要 AI 研究人员。你只需要编排逻辑。
• “我们正在等待微软使其正式化。” ✅ 他们已经通过 Azure OpenAI、Function Calling、AI Studio 和 Semantic Kernel 实现了这一点。
• “我们只是后端开发人员。” ✅ 很好。AI 现在存在于后端。

与其将 .NET 和 AI 视为两个独立的领域，不如将它们看作是一个整体。后端开发人员可以通过学习如何将 AI 集成到他们的应用程序中，来提升他们的技能，并为公司创造更大的价值。

💡 结语

.NET 并没有输给 Python 或 JS。我们只是拱手让出了 AI 运动——因为原地踏步。

但现在还不晚。如果你可以交付消息队列、后台工作程序或结构化解析器——你就可以交付 AI。因为未来不再是编写模型，而是将它们连接到安全、可扩展且负责任的系统中。而没有人比 .NET 开发者更擅长构建生产系统。

让我们停止观望 AI 的发生。

让我们引领它。

作为一个案例，国内某物流公司利用 .NET 开发了一套智能路由系统，该系统集成了 GPT 模型，可以根据实时的交通状况、天气情况以及货物的属性，自动优化配送路线。该系统上线后，配送效率提高了 20%，成本降低了 15%。这个案例充分证明了 .NET 在构建实际 AI 应用中的价值。 此外，根据 IDC 的报告，到 2025 年，全球 AI 市场规模将达到 5500 亿美元，这意味着 AI 将会渗透到各个行业，为 .NET 开发者带来巨大的机遇。

未来属于那些拥抱 AI 的人。而 .NET 开发者，凭借着他们的技术积累和企业级开发经验，完全有能力成为 AI 领域的领导者。现在是时候行动起来，学习 AI 技术，并将它们应用到实际项目中。让 .NET 再次焕发光彩，引领 AI 的发展。

我希望听到其他资深 .NET 工程师的声音：你是否已将 GPT 或 LLM 集成到你的技术栈中？是什么阻碍了你——工具、团队还是信任？请评论或分享你的故事。让我们一起构建 .NET + AI 的未来。