Si heu estat seguint el viatge de l’Agent Framework des dels primers dies del nucli semàntic i de l’AutoGen, aquest és significatiu. Microsoft Agent Framework només accedir a la versió 1.0: API estables, preparades per a la producció, compromís de suport a llarg termini. Està disponible tant per a.NET com per a Python, i està realment preparat per a càrregues de treball reals.
Permeteu-me reduir el soroll de l’anunci i centrar-me en allò que importa si esteu creant aplicacions basades en IA amb.NET.
La versió curta
Agent Framework 1.0 unifica el que abans era Semantic Kernel i AutoGen en un únic SDK de codi obert. Abstracció d’un agent. Un motor d’orquestració. Diversos proveïdors d’IA. Si heu estat rebotant entre el nucli semàntic per a patrons empresarials i AutoGen per a fluxos de treball multiagent de grau de recerca, podeu aturar-vos. Aquest és l’SDK ara.
Començar és gairebé injustament senzill
Aquí hi ha un agent que treballa a.NET:
// dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Foundry;
using Azure.Identity;
var agent = new AIProjectClient(endpoint: "https://your-project.services.ai.azure.com")
.GetResponsesClient("gpt-5.3")
.AsAIAgent(
name: "HaikuBot",
instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."
);
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about shipping 1.0."));
Això és tot. Un grapat de línies i teniu un agent d’IA que s’executa contra Azure Foundry. L’equivalent de Python és igualment concís. Afegiu eines de funció, converses de diversos torns i transmissió a mesura que avanceu: la superfície de l’API augmenta sense ser estrany.
Orquestració multiagent: aquest és el veritable negoci
Els agents únics estan bé per a les demostracions, però els escenaris de producció solen necessitar coordinació. Agent Framework 1.0 s’envia amb patrons d’orquestració provats en batalla directament de Microsoft Research i AutoGen:
- Seqüencial: els agents processen per ordre (escriptor → revisor → editor)
- Simultània: es distribueix a diversos agents en paral·lel, convergeix els resultats
- Handoff: un agent delega a un altre segons la intenció
- Xat de grup: diversos agents discuteixen i convergeixen en una solució
- Magentic-One: el patró multiagent de grau de recerca de MSR
Tots admeten la transmissió en temps real, els punts de control, les aprovacions humanes en el bucle i la pausa/reprèn. La part del punt de control és crucial: els fluxos de treball de llarga durada sobreviuen als reinicis del procés. Per als desenvolupadors de.NET que hem creat fluxos de treball duradors amb Azure Functions, això ens sembla familiar.
Les característiques que més importen
Aquí teniu la meva llista del que val la pena saber:
Enganxs de middleware. Saps com ASP.NET Core té canalitzacions de middleware? Mateix concepte, però per a l’execució de l’agent. Intercepteu totes les etapes (afegiu seguretat de contingut, registre, polítiques de compliment) sense tocar les indicacions de l’agent. Així és com podeu preparar els agents per a l’empresa.
Memòria connectable. Historial de conversa, estat clau-valor persistent, recuperació basada en vectors. Trieu el vostre backend: Foundry Agent Service, Mem0, Redis, Neo4j o enrotlleu el vostre. La memòria és el que converteix una trucada LLM sense estat en un agent que realment recorda el context.
Agents YAML declaratius. Definiu les instruccions, les eines, la memòria i la topologia d’orquestració del vostre agent en fitxers YAML controlats per versions. Carregueu i executeu amb una única trucada a l’API. Això és un canvi de joc per als equips que volen repetir el comportament de l’agent sense tornar a desplegar el codi.
Compatibilitat amb A2A i MCP. MCP (Model Context Protocol) permet als agents descobrir i invocar eines externes de manera dinàmica. A2A (protocol d’agent a agent) permet la col·laboració entre temps d’execució: els vostres agents.NET poden coordinar-se amb els agents que s’executen en altres marcs. El suport A2A 1.0 arribarà aviat.
Les funcions de previsualització val la pena veure-les
Algunes funcions s’envien com a previsualització a la versió 1.0: funcionals, però les API poden evolucionar:
- DevUI: un depurador local basat en navegador per visualitzar l’execució de l’agent, els fluxos de missatges i les trucades d’eines en temps real. Penseu en Application Insights, però per al raonament dels agents.
- GitHub Copilot SDK i Claude Code SDK: utilitzeu Copilot o Claude com a arnès d’agent directament des del vostre codi d’orquestració. Escriu un agent capaç de codificar juntament amb els altres agents en el mateix flux de treball.
- Agent Harness: un temps d’execució local personalitzable que ofereix als agents accés a l’intèrpret d’ordres, al sistema de fitxers i als bucles de missatgeria. Penseu en agents de codificació i patrons d’automatització.
- Habilitats: paquets de capacitats de domini reutilitzables que ofereixen als agents capacitats estructurades de manera immediata.
Migració des del nucli semàntic o AutoGen
Si teniu codi Semàntic Kernel o AutoGen, hi ha assistents de migració dedicats que analitzen el vostre codi i generen plans de migració pas a pas. La guia de migració del nucli semàntic i la guia de migració d’AutoGen us acompanyen tot.
Si heu estat als paquets RC, l’actualització a la 1.0 és només un augment de la versió.
Tancant
Agent Framework 1.0 és la fita de producció que els equips empresarials estaven esperant. API estables, suport per a diversos proveïdors, patrons d’orquestració que funcionen realment a escala i rutes de migració tant del nucli semàntic com d’AutoGen.
El marc és totalment de codi obert a GitHub, i podeu començar avui mateix amb dotnet add package Microsoft.Agents.AI. Consulteu la guia d’inici ràpid i les mostres per embrutar-vos les mans.
Si heu estat esperant el senyal “Segur per utilitzar en producció”, això és tot.
