Влизането на Microsoft в областта на агентите с изкуствен интелект представлява значителна промяна към демократизиране на разработката на автономни агенти.
След като стана свидетел на фрагментацията между изследователски рамки като AutoGen и готови за производство инструменти като Semantic Kernel, Microsoft представи предварителна версия на тяхното обединение на Build 2025 и пусна публична предварителна версия на Microsoft Agent Framework (MAF) на 1 октомври 2025 г.
Тази консолидация запълва критична празнина, в която предприятията се мъчеха да съчетаят най-модерните изследвания с оперативната надеждност.
Ето как работи и какво трябва да знаете.
Ключови изводи
- Microsoft обединява AutoGen и Semantic Kernel в Microsoft Agent Framework.
- MAF опростява разработката на агенти с декларативен SDK и гъвкави интеграции.
- Предприятията получават наблюдаемост, поддръжка на паметта и съответствие чрез Azure интеграция.
- Миграцията изисква рефакторинг и може да породи опасения относно зависимостта от доставчика или прозрачността на разходите.
Microsoft предлага ли Agentic AI?
Да, Microsoft предлага агентна AI чрез Microsoft Agent Framework (MAF), публично представена на 1 октомври 2025 г. след първоначалното й разкриване на Build 2025.
Microsoft Agent Framework е унифицирана платформа, която обединява Semantic Kernel и AutoGen в един SDK, предоставяйки детерминистични и динамични модели за оркестриране, подключващи се памети и интеграции на корпоративно ниво чрез Model Context Protocol и стандарти за комуникация между агенти.
Рамката елиминира сложността при управлението на отделни инструменти, като същевременно запазва гъвкавостта, от която разработчиците се нуждаят за персонализирани имплементации.
Този унифициран подход поставя основите за проучване на начина, по който MAF работи под повърхността, за да предостави автономни възможности на агентите.
Кратък преглед на възможностите: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework предоставя цялостна функционалност през целия жизнен цикъл на агента, от разработката до внедряването и мониторинга:
| Възможности | Подробности |
|---|---|
| Унифициран SDK | Единна библиотека, комбинираща Semantic Kernel и AutoGen с декларативни дефиниции на агенти |
| Интеграция на паметта | Първоначален конектор за Redis, с Pinecone, Qdrant и други векторни магазини, достъпни чрез подключващи се конектори. |
| Координация на инструменти | OpenAI функционални повиквания, Azure AI конектори и MCP протокол за поддръжка на външни API. |
| Управление на идентичността | Entra Agent ID предоставя уникални идентичности с Azure AD интеграция за контрол на достъпа. |
| Наблюдаемост | Следи за разсъждения на ниво стъпка, телеметрия на токени и възможности за експортиране на OpenTelemetry |
| Съответствие със стандартите | Вградена поддръжка за Model Context Protocol (MCP) и комуникация между агенти (A2A) |
Тази техническа основа позиционира MAF както като платформа за разработка, така и като оперативна среда за внедряване на агенти в предприятията.
Как работи Microsoft Agent Framework под капака
MAF работи чрез пет различни технически слоя, които си взаимодействат, за да позволят автономно вземане на решения и изпълнение на задачи.
- Слой за оркестриране: Използва декларативен DSL с детерминирани и динамични модели на планиране за координация на множество агенти.
- Управление на паметта: Поддържа подключваеми хранилища, включително Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate и Elasticsearch за запазване на контекста.
- Интеграция на инструменти: Позволява извикване на OpenAI функции, OpenAPI схеми и Azure AI сервизни конектори чрез стандартизирани протоколи.
- Рамка за сигурност: Имплементира Entra Agent ID за уникални идентичности и интегрира контроли за съответствие чрез Azure AD.
- Observability Stack: Записва стъпка по стъпка следите от разсъжденията, телеметрията на токените и експортира данни от OpenTelemetry за мониторинг.
Тези архитектурни слоеве създават солидна основа, която балансира гъвкавостта с изискванията за корпоративно управление.
Ключови предимства и критични пропуски на Microsoft Agentic AI
Microsoft Agent Framework се отличава с обединяването на преди това фрагментирани инструменти, като същевременно поддържа съвместимост с отворени стандарти.
Интеграцията на производствените възможности на Semantic Kernel с изследователските иновации на AutoGen създава привлекателна стойност за предприятия, които търсят както стабилност, така и иновации.
Спазването от страна на MAF на Model Context Protocol и Agent-to-Agent стандартите гарантира оперативна съвместимост между екосистемите на различните доставчици.
Въпреки това, организациите, които мигрират от съществуващи Semantic Kernel или AutoGen имплементации, се сблъскват с разходи за рефакторинг, докато се адаптират към новите модели и API.
Тясното свързване на платформата с инфраструктурата на Azure създава потенциални опасения за зависимост от доставчика, особено при мулти-клауд внедрявания.
Освен това, макар че функциите за наблюдаемост предоставят подробна телеметрия, те могат да доведат до допълнителна натоварване на производителността в сценарии с висока пропускателна способност, а цените за дълготрайни сесии остават неизвестни, което затруднява планирането на разходите за дълготрайни работни потоци на агентите.
Цени и лицензиране: Какво таксува Microsoft за Agentic AI
Microsoft използва фактуриране на базата на потреблението чрез Azure AI Foundry Agent Service. Таксите се начисляват за всяко извикване на модел и изпълнение на инструмент, докато подробните тарифи за токен и трайна сесия остават непобликувани.
Този подход позволява експериментиране и мащабиране според употребата, въпреки че конкретните ценови нива остават поверителни към октомври 2025 г.
Самата библиотека MAF е с отворен код, което намалява бариерите пред първоначалното разработване и тестване. Производствените внедрявания обаче изискват Azure AI услуги, при които разходите се натрупват чрез API повиквания на модели, използване на конектори и управление на дълготрайни сесии.
Реални приложения на Microsoft Agent Framework
Няколко големи предприятия са възприели MAF за внедряване на производствени агенти, демонстрирайки неговата готовност за използване в различни случаи.
Ранните приложения показват обещаващи резултати в индустрии с високи изисквания за съответствие:
- KPMG Deployment: Създадени системи с множество агенти, готови за одит, с проследяване на съответствието, което намалява изискванията за ръчен надзор.
- Интеграция с Commerzbank: Внедрена MAF за автоматизация на работния процес, постигайки измеримо повишаване на ефективността във финансовите операции.
- BMW Manufacturing: Разгърнати агенти за диагностични работни потоци, използващи наблюдаемостта на MAF за процесите по осигуряване на качеството.
Тези внедрявания подчертават силата на MAF в регулирани среди, където одиторските следи и контролът на управлението са от първостепенно значение.
Пътна карта и конкурентна перспектива за Microsoft Agentic AI
Стратегическата визия на Microsoft за MAF набляга на непрекъснатата интеграция с по-широката екосистема на Azure, като същевременно се запазва съвместимостта с отворените стандарти. Графикът за развитие показва стабилен напредък към възможности от корпоративно ниво.
В бъдеще Microsoft планира разширена интеграция с микроуслугите NVIDIA NIM и подобрена поддръжка за хетерогенни архитектури на паметта. Пътната карта включва допълнителни подключваеми планиращи устройства и поддръжка на роден мулти-клауд конектор.
Това стратегическо позициониране поддържа конкурентното предимство на Microsoft, като същевременно насърчава растежа на екосистемата чрез отворени стандарти.
Първи стъпки с Microsoft Agentic AI в 7 стъпки
Внедряването на MAF изисква систематична настройка през фазите на разработка, внедряване и експлоатация.
- Инсталиране на зависимости: Изтеглете MAF SDK от GitHub и конфигурирайте вашата среда за разработка.
- Конфигуриране на Azure: Настройте удостоверенията за Azure AI Foundry и установите връзки за услуги.
- Дефиниране на схема на агента: Създайте декларативни дефиниции на агента, използвайки DSL моделите на MAF.
- Конфигуриране на паметта: Свържете се с Redis, Pinecone или предпочитаната от вас векторна база данни.
- Внедрете инструментални конектори: Настройте MCP-съвместими инструментални интеграции за външен API достъп.
- Внедрете контроли за сигурност: Конфигурирайте Entra Agent ID и създайте предпазни мерки за съответствие.
- Активиране на мониторинг: Активирайте експортирането на OpenTelemetry и конфигурирайте табла за наблюдение.
С подходяща конфигурация и съществуваща Azure инфраструктура, екипите за разработка обикновено виждат първоначални резултати в рамките на няколко дни, като пълната готовност за производство се постига за седмици, а не за месеци.
Често задавани въпроси
MAF обединява Semantic Kernel и AutoGen, като същевременно поддържа съвместимост с отворени стандарти, осигурявайки гъвкавост в изследванията и надеждност за предприятията в една единствена платформа.
В момента е оптимизирана за Azure, но протоколите MCP и A2A позволяват интеграция на инструменти между различни облаци с необходима допълнителна конфигурация на конектора.
Следите за разсъждения на ниво стъпка, телеметрия на ниво токен и възможности за експортиране на OpenTelemetry позволяват цялостно наблюдение и отстраняване на грешки в поведението на агентите.
Да, с Entra Agent ID, контроли за съответствие и подробни одитни следи, MAF отговаря на изискванията за управление във финансовите услуги, здравеопазването и други регулирани сектори.
Миграцията изисква преструктуриране към нови API модели и DSL синтаксис, въпреки че основните концепции остават познати на съществуващите разработчици на Semantic Kernel.