Компания Microsoft выпустила Agent Framework (в режиме общедоступной предварительной версии) — SDK и среду выполнения с открытым исходным кодом. Этот инструмент объединяет ключевые идеи из AutoGen (среда выполнения агентов и шаблоны для мультиагентов) с Semantic Kernel (корпоративные элементы управления, состояние, плагины). Он призван помочь командам создавать, развёртывать и наблюдать за агентами искусственного интеллекта и мультиагентными рабочими процессами производственного уровня.
Что именно предлагает Microsoft?
Framework доступен для Python и .NET и напрямую интегрируется со службой агентов Azure AI Foundry для масштабирования и управления.
Объединённая среда выполнения и API-интерфейс. Agent Framework использует абстракции AutoGen для одно- и мультиагентных систем, добавляя корпоративные функции Semantic Kernel: управление состоянием на основе потоков, проверку типов, фильтры, телеметрию и широкую поддержку моделей/вложений. Microsoft позиционирует его как преемника, созданного теми же командами, а не как замену, которая отказалась бы от какого-либо из проектов.
Режимы оркестровки первого класса и совместимость с платформами. Базовый интерфейс AIAgent предназначен для замены поставщиков чат-моделей и взаимодействия с агентами Azure AI Foundry, помощниками OpenAI и Copilot Studio, что снижает зависимость от поставщиков на уровне приложений.
Многоязычные SDK с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Репозиторий GitHub публикует пакеты для Python и .NET с примерами и шаблонами CI/CD. AutoGen продолжает поддерживаться (исправления ошибок, патчи безопасности), а разработчикам рекомендуется использовать Agent Framework для новых сборок.
Где это работает в производственной среде?
Служба агентов Azure AI Foundry предоставляет управляемую среду выполнения: она связывает модели, инструменты и платформы; управляет состоянием потоков; обеспечивает безопасность контента и идентификацию; обеспечивает наблюдаемость. Она также поддерживает мультиагентную оркестрацию и отличается от подхода Copilot Studio к low-code, ориентированного на сложные корпоративные сценарии.
Как это связано с «экономикой ИИ»?
В экономике корпоративного ИИ доминируют пропускная способность токенов, задержка, восстановление после сбоев и наблюдаемость. Консолидация Microsoft решает эти проблемы, предоставляя:
* единую абстракцию для совместной работы агентов и использования инструментов;
* производственные элементы управления — телеметрию, фильтры, идентификацию/сетевое взаимодействие, безопасность;
* развёртывание в управляемой службе, которая обрабатывает масштабирование, политику и диагностику.
Архитектурные заметки и поверхность разработчика
Среда выполнения и состояние. Агенты координируются через среду выполнения, которая обрабатывает жизненные циклы, идентификаторы, коммуникацию и границы безопасности — концепции, унаследованные и формализованные в AutoGen. Потоки являются единицей состояния, что позволяет выполнять воспроизводимые запуски, повторные попытки и аудит.
Функции и плагины. Платформа опирается на архитектуру плагинов Semantic Kernel и вызов функций для связывания инструментов (интерпретаторы кода, пользовательские функции) в политики агентов с типизированными контрактами.
Гибкость модели/провайдера. Тот же интерфейс агента может работать с Azure OpenAI, OpenAI, локальными средами выполнения (например, Ollama/Foundry Local) и моделями GitHub, что позволяет настраивать затраты и производительность в зависимости от задачи без переписывания логики оркестрации.
Контекст предприятия
Microsoft представляет выпуск как часть более широкой тенденции к созданию совместимых, ориентированных на стандарты «агентских» систем в Azure AI Foundry. Это соответствует предыдущим заявлениям о мультиагентном сотрудничестве, памяти и структурированном извлечении. Ожидается, что связи с инструментами наблюдения и управления в Azure AI Foundry станут ещё теснее по мере их стабилизации.
1. Какие ключевые идеи из существующих проектов были объединены в Microsoft Agent Framework?
Ответ: Microsoft Agent Framework объединяет ключевые идеи из AutoGen (среда выполнения агентов и шаблоны для мультиагентов) с Semantic Kernel (корпоративные элементы управления, состояние, плагины).
2. Какие языки программирования поддерживает Microsoft Agent Framework?
Ответ: Microsoft Agent Framework доступен для Python и .NET.
3. Какие проблемы в экономике корпоративного ИИ решает Microsoft Agent Framework?
Ответ: Microsoft Agent Framework решает проблемы пропускной способности токенов, задержки, восстановления после сбоев и наблюдаемости в экономике корпоративного ИИ. Он предоставляет единую абстракцию для совместной работы агентов и использования инструментов, производственные элементы управления (телеметрию, фильтры, идентификацию/сетевое взаимодействие, безопасность) и развёртывание в управляемой службе, которая обрабатывает масштабирование, политику и диагностику.
4. Какие инструменты и платформы может использовать Microsoft Agent Framework для оркестрации агентов?
Ответ: Microsoft Agent Framework может работать с Azure OpenAI, OpenAI, локальными средами выполнения (например, Ollama/Foundry Local) и моделями GitHub. Это позволяет настраивать затраты и производительность в зависимости от задачи без переписывания логики оркестрации.
5. Как Microsoft Agent Framework интегрируется со службой агентов Azure AI Foundry?
Ответ: Базовый интерфейс AIAgent предназначен для замены поставщиков чат-моделей и взаимодействия с агентами Azure AI Foundry, помощниками OpenAI и Copilot Studio. Служба агентов Azure AI Foundry предоставляет управляемую среду выполнения, которая связывает модели, инструменты и платформы, управляет состоянием потоков, обеспечивает безопасность контента и идентификацию, а также наблюдаемость. Она также поддерживает мультиагентную оркестрацию.