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Wenn du der Building Blocks for AI in .NET-Serie gefolgt bist, weißt du: Teil 1 brachte uns IChatClient (die universelle Modellschnittstelle) und Teil 2 Microsoft.Extensions.VectorData (semantische Suche und RAG). Beides sind grundlegende Bausteine, jeder für sich nützlich. Aber hier beginnt alles, sich zu verbinden.
Teil 3 dreht sich um das Microsoft Agent Framework — und ehrlich gesagt ist es genau das Stück, auf das ich in .NET gewartet habe. Version 1.0 erschien im April. Die API ist stabil. Es ist Zeit, echte Agenten zu bauen.
Was ein Agent wirklich ist (vs. ein Chatbot)
Bevor wir in den Code einsteigen, klären wir diesen Unterschied. Ein Chatbot empfängt Input, ruft ein Modell auf, gibt Output zurück. Einfache Schleife.
Ein Agent hat Autonomie. Er kann über eine Aufgabe nachdenken, entscheiden, welche Tools er verwenden soll, diese aufrufen, Ergebnisse auswerten und entscheiden, was als nächstes zu tun ist — alles ohne explizite Schritt-für-Schritt-Logik von deiner Seite. Du gibst ihm Tools und Anweisungen, und er kümmert sich um die Orchestrierung.
Stell es dir so vor: IChatClient ist wie ein Gespräch. Ein Agent ist wie das Delegieren einer Aufgabenliste an jemanden.
Dein erster Agent in 10 Zeilen
dotnet add package Microsoft.Agents.AI
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
new Uri(endpoint),
new DefaultAzureCredential())
.GetChatClient(deploymentName)
.AsAIAgent(
instructions: "You are good at telling jokes.",
name: "Joker");
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate."));
Die .AsAIAgent()-Erweiterungsmethode ist die Brücke. Dasselbe Muster wie .AsIChatClient() von MEAI — es verpackt das SDK des Anbieters in eine stabile Abstraktion. Funktioniert mit Azure OpenAI, OpenAI, GitHub Models, Microsoft Foundry oder lokalen Modellen.
Streaming funktioniert ebenfalls:
await foreach (var update in agent.RunStreamingAsync("Tell me a joke about a pirate."))
{
Console.Write(update);
}
Dem Agenten Tools geben
Hier hören Agenten auf, ausgefeilte Chatbots zu sein. Tools sind Funktionen, die das Modell je nach Benutzeranfrage aufrufen kann. Du brauchst keine Routing-Logik — das Modell findet es selbst heraus.
[Description("Get the weather for a given location.")]
static string GetWeather(
[Description("The location to get the weather for.")] string location)
=> $"The weather in {location} is cloudy with a high of 15°C.";
AIAgent agent = chatClient.AsAIAgent(
instructions: "You are a helpful assistant",
tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);
Zwei Dinge zu beachten. Erstens: AIFunctionFactory kommt von MEAI — dieselbe Tool-Factory, die du mit einem normalen IChatClient verwenden würdest. Bereits definierte Tools für Chat-Szenarien funktionieren hier auch.
Zweitens: Die Description-Attribute sind sehr wichtig. So versteht das Modell, was ein Tool macht und wann es eingesetzt werden soll. Behandle sie als Dokumentation für deine KI, nicht für Menschen.
Sessions: Gespräche mit echtem Gedächtnis
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a joke about a pirate.", session));
Console.WriteLine(await agent.RunAsync(
"Now add some emojis and tell it in the voice of a pirate's parrot.",
session));
Ohne Session ist jeder RunAsync-Aufruf zustandslos. Mit Session weiß der Agent, auf welchen Witz du dich beziehst. AgentSession bewahrt den Gesprächsverlauf zwischen den Turns.
Für zustandslose Produktionsdienste lassen sich Sessions sauber serialisieren:
JsonElement sessionState = await agent.SerializeSessionAsync(session);
// ... irgendwo speichern ...
var restoredSession = await agent.DeserializeSessionAsync(sessionState);
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What were we just talking about?", restoredSession));
Das ist entscheidend, wenn dein Agent in einer serverlosen oder horizontal skalierten Umgebung läuft.
AIContextProvider: Persistentes Gedächtnis über Sessions hinaus
Sessions bewahren den Gesprächsverlauf innerhalb einer Session. Aber was ist mit Wissen über einen Benutzer über mehrere Sessions hinweg? Dafür ist AIContextProvider zuständig.
Er hat zwei Hooks:
ProvideAIContextAsync— läuft vor jeder Interaktion, injiziert Kontext in den AgentenStoreAIContextAsync— läuft nach jeder Interaktion, ermöglicht Lernen und Persistierung
Das Muster ist elegant: Du kannst mehrere Provider stapeln — einer für Benutzerpräferenzen, einer für kürzliche Interaktionen, einer der deinen VectorData-Store nach relevanten Dokumenten abfragt. Letzteres ist genau das RAG-Muster aus Teil 2, das jetzt automatisch bei jedem Agenten-Aufruf ausgeführt wird.
Multi-Agenten-Workflows
Hier verdient das Framework seinen Namen. Es enthält ein graphenbasiertes Workflow-System, in dem Executors (Agenten, Funktionen, was auch immer) über Kanten verbunden werden.
Nativ unterstützte Muster:
- Sequenziell: Die Ausgabe von Agent A speist Agent B
- Parallel (Fan-out/Fan-in): Dispatchiert parallel an mehrere Agenten, sammelt Ergebnisse
- Bedingtes Routing: Leitet Arbeit je nach Ausgabe an unterschiedliche Agenten weiter
- Schreiber-Kritiker-Schleifen: Ein Agent schreibt, ein anderer bewertet, Schleife bis zur Genehmigung
- Sub-Workflows: Hierarchisches Komponieren von Workflows
Ein Schreiber-Kritiker-Beispiel:
WorkflowBuilder builder = new(writerAgent);
builder
.AddEdge(writerAgent, criticAgent)
.AddEdge(criticAgent, writerAgent, condition: result => !result.IsApproved)
.WithOutputFrom(criticAgent, condition: result => result.IsApproved);
var workflow = builder.Build();
Sauber, lesbar, und das bedingungsbasierte Routing bedeutet, dass du die Schleifenlogik nicht selbst schreibst.
Human-in-the-Loop
Nicht alles sollte vollständig autonom laufen. Für sensible Operationen — Datenbankschreibvorgänge, Finanztransaktionen, Kommunikationsversendungen — möchtest du, dass ein Mensch genehmigt, bevor der Agent ausführt.
Das Framework hat dafür eingebaute Unterstützung via FunctionApprovalRequestContent und FunctionApprovalResponseContent. Der Agent schlägt den Tool-Aufruf vor, dein Anwendungscode präsentiert ihn dem Benutzer, und die Antwort entscheidet, ob die Ausführung fortgesetzt wird.
Das ist die richtige Art, in Unternehmensumgebungen über Agenten nachzudenken: nicht vollständig autonom, sondern Autonomie mit Leitplanken.
Das Gesamtbild
Wenn du einen Schritt zurückgehst:
- MEAI gibt dir eine universelle Schnittstelle zu jedem Modell
- VectorData gibt deinen Agenten Zugriff auf das Wissen deiner Organisation durch semantische Suche
- Agent Framework orchestriert alles — verwendet intern
IChatClient, kombiniert sich mit Kontext-Providern und koordiniert durch Workflows
Jedes Teil wurde darauf ausgelegt, mit den anderen zu komponieren. Schau dir den Originalbeitrag von Jeremy Likness und das Agent Framework GitHub-Repository für die vollständigen Beispiele an.
Fazit
Der Microsoft Agent Framework Teil 3 schließt den Kreis der Building Blocks-Serie. Für .NET-Entwickler, die KI-Agenten bauen wollen — keine Chatbots, echte Agenten, die Tools verwenden, Dinge merken und koordinieren — das ist dein Weg nach vorne.
Der stabile 1.0-Release bedeutet, dass du damit in der Produktion bauen kannst. Wenn du darauf gewartet hast, in die Agentenentwicklung in .NET einzusteigen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt.
