import asyncio
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.contents import ChatHistory
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import (
    AzureChatCompletion,
    AzureChatPromptExecutionSettings
)
from semantic_kernel.connectors.openapi_plugin import OpenAPIFunctionExecutionParameters
from semantic_kernel.connectors.ai.function_call_behavior import FunctionCallBehavior
from semantic_kernel.functions import KernelArguments

async def main():
    kernel = Kernel()
    chat_service = AzureChatCompletion(
        default_headers={},
        api_key="xxxxxx",
        api_version="xxxxx",
        endpoint="xxxxxx",
        deployment_name="gpt-4-turbo"
    )
    kernel.add_service(chat_service)
    kernel.add_plugin_from_openapi(
        plugin_name='PandoraBox',
        openapi_document_path='http://127.0.0.1:9501/openapi.json',
        execution_settings=OpenAPIFunctionExecutionParameters(enable_payload_namespacing=True)
    )
    azure_prompt_execution_settings = AzureChatPromptExecutionSettings(
        tool_choice="auto", function_call_behavior=FunctionCallBehavior.EnableFunctions(auto_invoke=True, filters={})
    )
    history = ChatHistory()
    history.add_system_message("""
    你是一个Python代码助手，可以通过python来解决用户的问题。
    你可以通过Python Box服务创建python环境，执行python代码，关闭python环境等。
    一个可用的api-key：xxxxxxxxxx 通过pbox a创建api-key xxxxxxxxx.
    """)
    while True:
        user_input = input("User > ")
        history.add_user_message(user_input)

        result = chat_service.get_streaming_chat_message_contents(
            chat_history=history,
            settings=azure_prompt_execution_settings,
            kernel=kernel,
            arguments=KernelArguments()
        )
        async for token in result:
            print(str(token[-1]), end='')
        print()
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

1. User > 创建一个python环境
已成功创建Python环境，您可以在此环境中执行Python代码。环境的标识ID为：`a74ed602-03f6-4f89-8eb6-d88ddfdab7ff`。如果需要运行代码，请提供要执行的代码内容。

2. User > 帮我解一个方程，3x + 5y = 10; 5x + 4y  = 14;
解方程组 \(3x + 5y = 10\) 和 \(5x + 4y = 14\), 得到的解为：
- \(x \approx 2.31\)
- \(y \approx 0.62\)

3. User > 写代码解
这是一个使用Python和NumPy来解给定的线性方程组的示例代码：

import numpy as np

# 定义系数矩阵
A = np.array([[3, 5], [5, 4]])

# 定义常数项
B = np.array([10, 14])

# 使用numpy的linalg.solve方法来解方程
solution = np.linalg.solve(A, B)

# 打印出解
print('Solution: x = {}, y = {}'.format(solution[0], solution[1]))

这段代码首先定义了一个2x2的系数矩阵A，表示方程的左侧，和一个向量B，表示方程右侧的常数。然后，它使用`np.linalg.solve`函数求解线性方程组A * X = B。这里的X是未知数向量[x, y]。运行这段代码将输出x和y的解。

4. User > 运行下
解决方程后得到结果为：
- x = 2.307692307692308
- y = 0.615384615384615
  User >