Multi-Agent | The .NET Blog

Kara Kutu Hissi Vermeyen Gerçek Zamanlı Çoklu-Agent Arayüzleri Oluşturmak

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

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Çoklu-agent sistemler hakkında şunu söylemek gerekir: demo ortamlarında inanılmaz görünürler. Üç agent iş birbirine aktarır, sorunları çözer, kararlar alır. Sonra bunu gerçek kullanıcıların önüne koymaya çalışırsınız ve… sessizlik. Dönen bir yükleme göstergesi. Hangi agentın ne yaptığını ya da sistemin neden durduğunu anlatan hiçbir şey yok. Bu bir ürün değil — bu bir güven sorunudur.

Microsoft Agent Framework ekibi, MAF iş akışlarını AG-UI ile eşleştiren harika bir rehber yayımladı. AG-UI, agent yürütme olaylarını Server-Sent Events üzerinden bir frontend’e aktarmak için kullanılan açık bir protokoldür. Ve dürüst olmak gerekirse? Bu, eksik olan köprünün ta kendisi.

.NET geliştiricileri için neden önemli

AI destekli uygulamalar geliştiriyorsanız, muhtemelen bu duvarla karşılaşmışsınızdır. Backend orkestrasyonunuz mükemmel çalışır — agentlar birbirlerine iş devreder, araçlar tetiklenir, kararlar alınır. Ancak frontend, perde arkasında ne olduğundan habersizdir. AG-UI, agent olaylarını (RUN_STARTED, STEP_STARTED, TOOL_CALL_*, TEXT_MESSAGE_* gibi) SSE üzerinden doğrudan UI katmanınıza aktarmak için standart bir protokol tanımlayarak bunu çözer.

Geliştirdikleri demo, üç agentlı bir müşteri destek iş akışı: istekleri yönlendiren bir triage agentı, para işlerini yöneten bir refund agentı ve ikame yönetimi yapan bir order agentı. Her agentın kendi araçları var ve devir teslim topolojisi açıkça tanımlanmış — “prompt’tan çöz” vibesinden eser yok.

Devir teslim topolojisi asıl yıldız

Dikkatimi çeken şey, HandoffBuilder‘ın agentlar arasında yönlendirilmiş bir rotalama grafiği tanımlamanıza izin vermesidir:

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.")
)

Her add_handoff, doğal dil açıklamasıyla yönlendirilmiş bir kenar oluşturur. Framework, bu topolojiye dayanarak her agent için devir teslim araçları üretir. Böylece yönlendirme kararları, LLM’in keyfine değil, orkestrasyon yapınıza dayanır. Bu, üretim güvenilirliği açısından son derece önemlidir.

Gerçekten işe yarayan human-in-the-loop

Demo, her gerçek dünya agent uygulamasının ihtiyaç duyduğu iki kesme (interrupt) deseni sergiliyor:

Araç onay kesmeleri — bir agent approval_mode="always_require" ile işaretlenmiş bir araç çağırdığında iş akışı duraklar ve bir olay yayımlar. Frontend, araç adı ve argümanlarıyla bir onay modalı gösterir. Token yakan yeniden deneme döngüleri yok — sadece temiz bir duraklat-onayla-devam et akışı.

Bilgi isteği kesmeleri — bir agentın kullanıcıdan daha fazla bağlam (örneğin bir sipariş ID’si) ihtiyacı olduğunda durur ve sorar. Frontend soruyu gösterir, kullanıcı yanıtlar ve yürütme tam kaldığı yerden devam eder.

Her iki desen de standart AG-UI olayları olarak stream edilir; bu nedenle frontend’inizin her agent için özel mantığa ihtiyacı yoktur — SSE bağlantısından gelen olayı olduğu gibi gösterir.

Bağlantı kurmak şaşırtıcı derecede basit

MAF ile AG-UI arasındaki entegrasyon tek bir fonksiyon çağrısıdır:

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, thread başına yeni bir iş akışı oluşturur; böylece her konuşma izole bir duruma sahip olur. Endpoint, tüm SSE altyapısını otomatik olarak yönetir. Zaten FastAPI kullanıyorsanız (ya da hafif bir katman olarak ekleyebiliyorsanız), bu neredeyse hiç sürtünme gerektirmez.

Benim görüşüm

.NET geliştiricileri olarak aklımıza gelen ilk soru şu: “Bunu C#’ta yapabilir miyim?” Agent Framework hem .NET hem de Python için mevcut ve AG-UI protokolü dilden bağımsız (aslında sadece SSE). Bu nedenle, bu demo Python ve FastAPI kullansa da, desen doğrudan çevrilebilir. Aynı AG-UI olay şemasını takip eden SSE endpoint’leriyle ASP.NET Core minimal API kurabilirsiniz.

Daha büyük çıkarım şu: çoklu-agent arayüzleri artık sonradan düşünülen bir konu değil, birinci sınıf bir endişe haline geliyor. Agentların insanlarla etkileşime girdiği herhangi bir şey geliştiriyorsanız — müşteri desteği, onay iş akışları, belge işleme — MAF orkestrasyonu ve AG-UI şeffaflığının bu kombinasyonu, izlenecek yol.

Sonuç

AG-UI + Microsoft Agent Framework, her iki dünyanın en iyisini sunar: backend’de sağlam çoklu-agent orkestrasyonu, frontend’de gerçek zamanlı görünürlük. Artık kara kutu agent etkileşimleri yok.

Daha fazla bilgi için tam rehbere ve AG-UI protokol deposuna göz atın.

Microsoft Agent Framework 1.0 Yayımlandı — .NET Geliştiricileri İçin Gerçekten Önemli Olan Şeyler

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

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Erken Semantic Kernel ve AutoGen günlerinden bu yana Agent Framework yolculuğunu takip ediyorsanız, bu gelişme önemli. Microsoft Agent Framework 1.0 sürümüne ulaştı — üretime hazır, kararlı API’lar, uzun vadeli destek taahhüdü. Hem .NET hem de Python için mevcut ve gerçek iş yükleri için gerçekten hazır.

Duyuru gürültüsünü bir kenara bırakarak, .NET ile AI destekli uygulamalar geliştiriyorsanız önemli olan şeylere odaklanayım.

Özet

Agent Framework 1.0, eski Semantic Kernel ve AutoGen’i tek, açık kaynaklı bir SDK’da birleştirir. Tek bir agent soyutlaması. Tek bir orkestrasyon motoru. Birden fazla AI sağlayıcısı. Kurumsal desenler için Semantic Kernel ile araştırma düzeyindeki çoklu-agent iş akışları için AutoGen arasında gidip geliyorsanız, buna son verebilirsiniz. Artık tek SDK bu.

Başlamak neredeyse haksız derecede kolay

İşte .NET’te çalışan bir agent:

// 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."));

Bu kadar. Birkaç satırla Azure Foundry üzerinde çalışan bir AI agentınız var. Python karşılığı da aynı derecede özlü. İlerlediğinizde function araçları, çok turlu konuşmalar ve streaming ekleyin — API yüzeyi tuhaflaşmadan büyür.

Çoklu-agent orkestrasyonu — işte asıl konu bu

Tek agentlar demolar için güzel, ama üretim senaryoları genellikle koordinasyon gerektirir. Agent Framework 1.0, Microsoft Research ve AutoGen’den gelen savaşta test edilmiş orkestrasyon desenlerini içerir:

Sequential (Sıralı) — agentlar sırayla işler (yazar → gözden geçiren → editör)
Concurrent (Eş zamanlı) — birden fazla agenta paralel olarak yayıl, sonuçları birleştir
Handoff (Devir teslim) — bir agent, niyete göre başka birine devreder
Group chat (Grup sohbeti) — birden fazla agent tartışır ve bir çözümde uzlaşır
Magentic-One — MSR’den araştırma düzeyindeki çoklu-agent deseni

Tümü streaming, checkpointing, human-in-the-loop onayları ve duraklat/devam et özelliklerini destekler. Checkpointing kısmı kritik — uzun süreli iş akışları süreç yeniden başlatmalarını atlatır. Azure Functions ile dayanıklı iş akışları geliştirmiş .NET geliştiricileri için bu tanıdık hissettiriyor.

En önemli özellikler

Bilmeye değer şeylerin kısa listesi:

Middleware kancaları. ASP.NET Core’un middleware pipeline’ları var ya? Aynı kavram, ama agent yürütmesi için. Her aşamayı yakalayın — içerik güvenliği, loglama, uyumluluk politikaları ekleyin — agent prompt’larına dokunmadan. Agentları kurumsal düzeyde hazır kılmanın yolu budur.

Takılabilir bellek. Konuşma geçmişi, kalıcı anahtar-değer durumu, vektör tabanlı erişim. Backend’inizi seçin: Foundry Agent Service, Mem0, Redis, Neo4j veya kendinizinkini yazın. Bellek, durumsuz bir LLM çağrısını gerçekten bağlamı hatırlayan bir agenta dönüştüren şeydir.

Bildirimsel YAML agentları. Agentınızın talimatlarını, araçlarını, belleğini ve orkestrasyon topolojisini sürüm kontrollü YAML dosyalarında tanımlayın. Tek bir API çağrısıyla yükleyin ve çalıştırın. Bu, kod yeniden dağıtmadan agent davranışını yinelemek isteyen ekipler için oyun değiştiricidir.

A2A ve MCP desteği. MCP (Model Context Protocol), agentların harici araçları dinamik olarak keşfetmesine ve çağırmasına izin verir. A2A (Agent-to-Agent protokolü), çalışma zamanları arası işbirliğini mümkün kılar — .NET agentlarınız diğer framework’lerde çalışan agentlarla koordinasyon kurabilir. A2A 1.0 desteği yakında geliyor.

Takip etmeye değer önizleme özellikleri

Bazı özellikler 1.0’da önizleme olarak yayımlandı — işlevsel ama API’lar gelişebilir:

DevUI — agent yürütmesini, mesaj akışlarını ve araç çağrılarını gerçek zamanlı olarak görselleştirmek için tarayıcı tabanlı yerel hata ayıklayıcı. Application Insights gibi ama agent muhakemesi için.
GitHub Copilot SDK ve Claude Code SDK — Copilot veya Claude’u doğrudan orkestrasyon kodunuzdan agent harness’i olarak kullanın. Kod yazabilen bir agentı aynı iş akışındaki diğer agentlarla birleştirin.
Agent Harness — agentlara shell, dosya sistemi ve mesajlaşma döngülerine erişim sağlayan özelleştirilebilir yerel çalışma zamanı. Kodlama agentları ve otomasyon desenlerini düşünün.
Skills — agentlara kullanıma hazır yapılandırılmış yetenekler sunan yeniden kullanılabilir alan yetkinliği paketleri.

Semantic Kernel veya AutoGen’den geçiş

Mevcut Semantic Kernel veya AutoGen kodunuz varsa, kodunuzu analiz eden ve adım adım geçiş planları üreten özel geçiş asistanları mevcuttur. Semantic Kernel geçiş rehberi ve AutoGen geçiş rehberi her şeyi adım adım anlatıyor.

RC paketlerindeyseniz, 1.0’a yükseltme sadece bir sürüm güncellemesidir.

Sonuç

Agent Framework 1.0, kurumsal ekiplerin beklediği üretim mihenk taşıdır. Kararlı API’lar, çoklu sağlayıcı desteği, gerçek ölçekte çalışan orkestrasyon desenleri ve hem Semantic Kernel hem de AutoGen’den geçiş yolları.

Framework GitHub’da tamamen açık kaynak ve dotnet add package Microsoft.Agents.AI ile bugün başlayabilirsiniz. Ellerinizi kirletmek için hızlı başlangıç rehberine ve örneklere göz atın.

“Üretimde kullanmak güvenli” sinyalini bekliyorsanız — işte bu.