Multi-Agent | The .NET Blog

ハンドオフパターン：1つのエージェントでは不十分な時

Emiliano Montesdeoca — Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 +0000

どのマルチエージェントシステムも、いつかはシンプルなルーターを超えます。最初のサインは、専門エージェントがフォローアップの質問をする必要があるとき、またはターンの途中で別のエージェントが続けるべきだと気付くときです。固定パイプラインはそこで失敗します。ワンショットルーターもそこで失敗します。

それこそがMicrosoft Agent FrameworkのHandoffオーケストレーションパターンが対処するために設計された問題です。

Handoffの仕組み

開発者がグラフを宣言します：エージェントはこれで、エージェント間のエッジはこれです。フレームワークが残りを行います — 各出力エッジにハンドオフツールを合成して各エージェントに注入します。エージェントが制御を渡すと決めたらツールを呼び出します。フレームワークがトポロジを強制します。

これをエージェントが互いを呼び出すことと異なるものにする3つのこと：

1つの共有トランスクリプト — 受信エージェントは完全な会話履歴を見ます。ゼロから始まることはありません。
トポロジの強制 — エージェントは宣言されたターゲットにのみハンドオフできます。ルーティングのバグは作成時に検出され、プロダクションでは検出されません。
自然な終了 — アクティブエージェントがハンドオフツールを呼び出さずにターンを終えると、ワークフローはユーザーに譲ります。ポーリングなし、明示的な終了条件なし。

最小限の例

.NETでhandoffワークフローを構築するとこのようになります：

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Workflows;

AIAgent triage = chatClient.AsAIAgent(
 instructions: "Route to the right specialist.",
 name: "Triage");

AIAgent billing = chatClient.AsAIAgent(
 instructions: "Handle billing questions.",
 name: "Billing");

AIAgent tech = chatClient.AsAIAgent(
 instructions: "Handle technical support.",
 name: "Tech");

var workflow = HandoffWorkflow.Create()
 .Add(triage, targets: [billing, tech])
 .Add(billing, targets: [triage])
 .Add(tech, targets: [triage, billing]);

Triageはどちらの専門家にも送れます。両方の専門家がtriageに戻せます。グラフは非巡回対応ですが、必要なとき(“もっと情報が必要” → 調査に戻る)にバックエッジをサポートします。

Handoffを使う時（と使わない時）

Handoffが適している場面：

所有権が会話の途中で変わりうる — エージェントが自分が間違った専門家だと気付く場合
バックエッジが重要 — 再起動なしに前のステップを再訪する必要がある場合
ルーティング決定が曖昧 — ハンドオフするかどうかの決定が文脈的で、型付きの述語よりモデルが判断した方が良い場合

適していない場面：

パイプラインが固定で順次的 — その場合はSequentialワークフローを使用
各ステップが独立 — 1つしか必要としていないのに全員がトランスクリプトを共有するのは雑音
厳格な処理保証が必要 — モデル駆動ルーティングの非決定論は望むものではない

バックエッジとHuman-in-the-Loop

Handoffが可能にする最も興味深い形の一つは、本物のバックエッジです。エージェントは「情報が不十分」と判断して研究ステップに戻るルーティングをすることができます — ハードコードされたループではなく、モデルがそれが正しい判断だと決めるからです。

Human-in-the-loopのインタラクションも自然に構成されます。専門家がユーザー入力を必要とするとき、ワークフローはデフォルトのターンループを通じてユーザーに戻し、応答を収集し、完全なコンテキストで再開します。エージェントは会話を失いません。

まとめ

Handoffは内面化すると多くを可能にするシンプルに見えるパターンの一つです：分散ルーティング、共有コンテキスト、強制されたトポロジ、自然な終了。エージェントが「実際は他の誰かがこれを処理すべきだ」と言い始めたときの次のステップです。

元の投稿で完全なウォークスルーを読む: A Tour of the Handoff Orchestration Pattern

ブラックボックスに感じないリアルタイムマルチエージェントUIを構築する

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

この記事は自動翻訳されました。原文はこちらをご覧ください。

マルチエージェントシステムの問題点はこうです：デモでは信じられないほど素晴らしく見えます。3つのエージェントが作業を受け渡し、問題を解決し、意思決定を行う。でも実際のユーザーの前に置いてみると…沈黙。回転するインジケーター。どのエージェントが何をしているのか、なぜシステムが停止しているのか分からない。これはプロダクトではありません — 信頼の問題です。

Microsoft Agent Frameworkチームが、MAFワークフローとAG-UIを組み合わせる素晴らしいウォークスルーを公開しました。AG-UIはServer-Sent Eventsを介してエージェント実行イベントをフロントエンドにストリーミングするオープンプロトコルです。正直に言うと、これはまさに私たちに欠けていた架け橋です。

.NET開発者にとって重要な理由

AI搭載アプリを構築しているなら、おそらくこの壁にぶつかったことがあるでしょう。バックエンドのオーケストレーションは完璧に動作します — エージェント同士がタスクを受け渡し、ツールが実行され、意思決定が行われます。しかしフロントエンドは裏で何が起きているか全く分かりません。AG-UIは、エージェントイベント（RUN_STARTED、STEP_STARTED、TOOL_CALL_*、TEXT_MESSAGE_*など）をSSE経由でUIレイヤーに直接ストリーミングする標準プロトコルを定義することでこれを解決します。

デモは3つのエージェントを使ったカスタマーサポートワークフローです：リクエストをルーティングするトリアージエージェント、金銭関連を処理する返金エージェント、そして交換を管理する注文エージェント。各エージェントは独自のツールを持ち、ハンドオフトポロジーは明示的に定義されています — 「プロンプトから推測する」ようなことはありません。

ハンドオフトポロジーが真の主役

私の目を引いたのは、HandoffBuilderでエージェント間の有向ルーティンググラフを宣言できることです：

builder = HandoffBuilder(
 name="ag_ui_handoff_workflow_demo",
 participants=[triage, refund, order],
 termination_condition=termination_condition,
)

(
 builder
 .add_handoff(triage, [refund], description="Refunds, damaged-item claims...")
 .add_handoff(triage, [order], description="Replacement, exchange...")
 .add_handoff(refund, [order], description="Replacement logistics needed after refund.")
 .add_handoff(order, [triage], description="After replacement/shipping tasks complete.")
)

各add_handoffは自然言語の説明付きの有向エッジを作成します。フレームワークはこのトポロジーに基づいて各エージェントのハンドオフツールを生成します。つまり、ルーティングの決定はオーケストレーション構造に基づいており、LLMの気分次第ではありません。これは本番環境の信頼性にとって非常に大きな意味があります。

本当に機能するHuman-in-the-loop

デモでは、実際のエージェントアプリに必要な2つの割り込みパターンを紹介しています：

ツール承認割り込み — エージェントがapproval_mode="always_require"とマークされたツールを呼び出すと、ワークフローが一時停止してイベントを発行します。フロントエンドはツール名と引数を含む承認モーダルをレンダリングします。トークンを消費するリトライループはありません — クリーンな一時停止-承認-再開フローです。

情報リクエスト割り込み — エージェントがユーザーからより多くのコンテキスト（注文IDなど）を必要とする場合、一時停止して質問します。フロントエンドが質問を表示し、ユーザーが回答し、実行は停止した箇所からそのまま再開されます。

両方のパターンは標準のAG-UIイベントとしてストリーミングされるため、フロントエンドはエージェントごとのカスタムロジックを必要としません — SSE接続を通じて届くイベントをそのまま表示するだけです。

接続は驚くほど簡単

MAFとAG-UIの統合は単一の関数呼び出しで完了します：

from agent_framework.ag_ui import (
 AgentFrameworkWorkflow,
 add_agent_framework_fastapi_endpoint,
)

app = FastAPI()

demo_workflow = AgentFrameworkWorkflow(
 workflow_factory=lambda _thread_id: create_handoff_workflow(),
 name="ag_ui_handoff_workflow_demo",
)

add_agent_framework_fastapi_endpoint(
 app=app, agent=demo_workflow, path="/handoff_demo",
)

workflow_factoryはスレッドごとに新しいワークフローを作成し、各会話が分離された状態を持ちます。エンドポイントはすべてのSSE配管を自動的に処理します。すでにFastAPIを使っている（または軽量レイヤーとして追加できる）なら、ほぼゼロフリクションです。

私の見解

私たち.NET開発者にとって、すぐに浮かぶ質問は「C#でできるのか？」です。Agent Frameworkは.NETとPythonの両方で利用可能で、AG-UIプロトコルは言語に依存しません（ただのSSEです）。この特定のデモはPythonとFastAPIを使用していますが、パターンは直接転用できます。同じAG-UIイベントスキーマに従ったSSEエンドポイントを持つASP.NET Core最小APIを構築できるでしょう。

より大きなポイントは、マルチエージェントUIが後付けではなくファーストクラスの関心事になりつつあるということです。エージェントが人間と対話するものを構築しているなら — カスタマーサポート、承認ワークフロー、ドキュメント処理 — MAFオーケストレーションとAG-UIの透明性の組み合わせが、従うべきパターンです。

まとめ

AG-UI + Microsoft Agent Frameworkは、バックエンドでの堅牢なマルチエージェントオーケストレーションとフロントエンドでのリアルタイム可視性という、両方の良いところを提供します。もうブラックボックスのエージェントインタラクションとはお別れです。

完全なウォークスルーとAG-UIプロトコルリポジトリをチェックして、さらに深く掘り下げてください。

Microsoft Agent Frameworkが1.0に到達 — .NET開発者にとって本当に重要なこと

Emiliano Montesdeoca — Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000

この記事は自動翻訳されています。原文はこちらをご覧ください。

Semantic KernelやAutoGenの初期からAgent Frameworkの歩みを追ってきた方にとって、今回のニュースは大きいです。Microsoft Agent Frameworkがバージョン1.0に到達しました — 本番環境対応、安定したAPI、長期サポートのコミットメント。.NETとPythonの両方で利用可能で、実際のワークロードに本当に対応できる状態です。

発表のノイズを切り抜けて、.NETでAI搭載アプリを構築している方にとって重要なポイントに集中しましょう。

短いまとめ

Agent Framework 1.0は、かつてSemantic KernelとAutoGenだったものを単一のオープンソースSDKに統合します。1つのエージェント抽象化。1つのオーケストレーションエンジン。複数のAIプロバイダー。エンタープライズパターン向けのSemantic Kernelと研究グレードのマルチエージェントワークフロー向けのAutoGenを行き来していた方は、もうその必要はありません。これが唯一のSDKです。

はじめるのはほぼ不公平なほど簡単

.NETで動作するエージェントはこちら：

// 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."));

これだけです。数行でAzure Foundryに対して実行されるAIエージェントが完成します。Pythonの同等コードも同様に簡潔です。関数ツール、マルチターン会話、ストリーミングは必要に応じて追加できます — APIサーフェスは奇妙になることなくスケールアップします。

マルチエージェントオーケストレーション — これが本題

単一エージェントはデモには十分ですが、本番シナリオには通常、調整が必要です。Agent Framework 1.0は、Microsoft ResearchとAutoGenから直接もたらされた実戦テスト済みのオーケストレーションパターンを搭載しています：

シーケンシャル — エージェントが順番に処理（ライター → レビュアー → エディター）
コンカレント — 複数のエージェントに並列で展開し、結果を収束
ハンドオフ — 1つのエージェントがインテントに基づいて別のエージェントに委任
グループチャット — 複数のエージェントが議論し、解決策に収束
Magentic-One — MSRの研究グレードのマルチエージェントパターン

すべてがストリーミング、チェックポイント、ヒューマンインザループの承認、一時停止/再開をサポートしています。チェックポイントの部分は重要です — 長時間実行されるワークフローがプロセスの再起動を生き延びます。Azure Functionsで耐久性のあるワークフローを構築してきた.NET開発者にとって、これは馴染みのある感覚です。

最も重要な機能

知っておく価値があるものの私のリストはこちら：

ミドルウェアフック。 ASP.NET Coreにミドルウェアパイプラインがあるのをご存知ですか？同じコンセプトですが、エージェント実行用です。すべてのステージをインターセプト — コンテンツセーフティ、ロギング、コンプライアンスポリシーを追加 — エージェントのプロンプトに触れることなく。これがエージェントをエンタープライズ対応にする方法です。

プラガブルメモリ。 会話履歴、永続的なキーバリューステート、ベクトルベースの検索。バックエンドを選択：Foundry Agent Service、Mem0、Redis、Neo4j、またはカスタム実装。メモリは、ステートレスなLLM呼び出しを、実際にコンテキストを覚えているエージェントに変えるものです。

宣言的YAMLエージェント。 エージェントの指示、ツール、メモリ、オーケストレーショントポロジーをバージョン管理されたYAMLファイルで定義します。単一のAPI呼び出しでロードして実行。これは、コードを再デプロイせずにエージェントの動作をイテレーションしたいチームにとってゲームチェンジャーです。

A2AとMCPサポート。 MCP（Model Context Protocol）により、エージェントは外部ツールを動的に発見して呼び出すことができます。A2A（Agent-to-Agentプロトコル）はクロスランタイムコラボレーションを実現します — .NETエージェントは他のフレームワークで実行されているエージェントと連携できます。A2A 1.0サポートは近日対応予定です。

注目すべきプレビュー機能

1.0ではいくつかの機能がプレビューとして出荷されました — 機能は動作しますがAPIは変更される可能性があります：

DevUI — エージェントの実行、メッセージフロー、ツール呼び出しをリアルタイムで可視化するブラウザベースのローカルデバッガー。Application Insightsのようなものですが、エージェントの推論用です。
GitHub Copilot SDKとClaude Code SDK — オーケストレーションコードから直接CopilotまたはClaudeをエージェントハーネスとして使用。同じワークフロー内の他のエージェントと一緒にコーディング対応エージェントを構成できます。
Agent Harness — エージェントにシェル、ファイルシステム、メッセージングループへのアクセスを提供するカスタマイズ可能なローカルランタイム。コーディングエージェントや自動化パターンを想像してください。
Skills — エージェントに構造化された機能をすぐに提供する再利用可能なドメイン機能パッケージ。

Semantic KernelまたはAutoGenからの移行

既存のSemantic KernelまたはAutoGenコードがある場合、コードを分析してステップバイステップの移行プランを生成する専用の移行アシスタントがあります。Semantic Kernel移行ガイドとAutoGen移行ガイドがすべてを案内してくれます。

RCパッケージを使用していた場合、1.0へのアップグレードはバージョン番号の変更だけです。

まとめ

Agent Framework 1.0は、エンタープライズチームが待ち望んでいた本番環境のマイルストーンです。安定したAPI、マルチプロバイダーサポート、実際に大規模に機能するオーケストレーションパターン、そしてSemantic KernelとAutoGenの両方からの移行パス。

フレームワークはGitHubで完全にオープンソースで、dotnet add package Microsoft.Agents.AIで今日から始められます。クイックスタートガイドとサンプルをチェックして、実際に触ってみてください。

「本番環境で安全に使える」というシグナルを待っていた方へ — これがそのシグナルです。