La entrada de Microsoft en la IA agencial representa un cambio significativo hacia la democratización del desarrollo de agentes autónomos.
Tras observar la fragmentación entre marcos de investigación como AutoGen y herramientas listas para la producción como Semantic Kernel, Microsoft presentó un avance de su unificación en Build 2025 y lanzó la versión preliminar pública de Microsoft Agent Framework (MAF) el 1 de octubre de 2025.
Esta consolidación aborda una brecha crítica en la que las corporaciones tenían dificultades para conciliar la investigación de vanguardia con la fiabilidad operativa.
A continuación le explicamos cómo funciona el trabajo y lo que necesita saber.
Puntos clave
- Microsoft unifica AutoGen y Semantic Kernel en Microsoft Agent Framework.
- MAF simplifica el desarrollo de agentes con un SDK declarativo e integraciones flexibles.
- Las corporaciones obtienen observabilidad, compatibilidad con la memoria y cumplimiento normativo a través de la integración con Azure.
- La migración requiere refactorización y puede plantear problemas de dependencia de proveedores o de visibilidad de costes.
¿Ofrece Microsoft Agentic IA?
sí, Microsoft ofrece IA agencial a través de Microsoft Agent Framework (MAF), presentado al público el 1 de octubre de 2025 tras su revelación inicial en Build 2025. *
Microsoft Agent Framework es una plataforma unificada que combina Semantic Kernel y AutoGen en un único SDK, proporcionando patrones de orquestación deterministas y dinámicos, almacenes de memoria conectables e integraciones de nivel de corporación a través del protocolo Model Context Protocol y los estándares de comunicación de agente a agente.
El marco elimina la complejidad de gestionar herramientas independientes, al tiempo que mantiene la flexibilidad que necesitan los desarrolladores para las implementaciones personalizadas.
Este enfoque unificado sienta las bases para explorar cómo funciona MAF bajo la superficie para ofrecer capacidades de agente autónomo.
Resumen rápido de capacidades: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework ofrece una función completa en todo el ciclo de vida del agente, desde el desarrollo hasta la implementación y la supervisión:
| Capacidad | Detalles |
|---|---|
| SDK unificado | Biblioteca única que combina Semantic Kernel y AutoGen con definiciones de agentes declarativas |
| Integración de memoria | Conector propio para Redis, con Pinecone, Qdrant y otros almacenes vectoriales disponibles a través de conectores enchufables |
| Orquestación de herramientas | Llamadas a funciones OpenAI, conectores Azure IA y compatibilidad con el protocolo MCP para API externas |
| Gestión de identidades | Entra Agent ID proporciona identidades únicas con integración de Azure AD para el control de acceso |
| Observabilidad | Rastreos de razonamiento por pasos, telemetría de tokens y capacidades de exportación de OpenTelemetry |
| Cumplimiento de estándares | Compatibilidad nativa con el protocolo de contexto de modelo (MCP) y la comunicación entre agentes (A2A) |
Esta base técnica posiciona a MAF como una plataforma de desarrollo y un tiempo de ejecución operativo para implementaciones de agentes de corporación.
Cómo trabaja Microsoft Agent Framework bajo el capó
MAF opera a través de cinco capas técnicas distintas que trabajan en conjunto para permitir la toma de decisiones y la ejecución de tareas de forma autónoma.
- Capa de orquestación: utiliza DSL declarativo con patrones de plan deterministas y dinámicos para la coordinación de múltiples agentes.
- Gestión de memoria: cuenta con compatibilidad con almacenes conectables, incluidos Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate y Elasticsearch, para la persistencia del contexto.
- Integración de herramientas: Permite la llamada a funciones OpenAI, esquemas OpenAPI y conectores de servicios Azure AI a través de protocolos estandarizados.
- *marco de seguridad: implementa Entra Agent ID para identidades únicas e integra controles de cumplimiento a través de Azure AD.
- Pila de observabilidad: captura trazas de razonamiento paso a paso, telemetría de tokens y exporta datos de OpenTelemetry para su supervisión.
Estas capas arquitectónicas crean una base sólida que equilibra la flexibilidad con los requisitos de gobernanza de la corporación.
Puntos clave y carencias críticas de Microsoft Agentic IA
Microsoft Agent Framework destaca por unificar herramientas que antes estaban fragmentadas, al tiempo que mantiene la compatibilidad con estándares abiertos.
La integración del marco de trabajo de las capacidades de producción de Semantic Kernel con las innovaciones de investigación de AutoGen crea un valor atractivo para las corporaciones que buscan tanto estabilidad como innovación.
El cumplimiento por parte de MAF del protocolo Model Context Protocol y los estándares Agent-to-Agent garantiza la interoperabilidad entre los ecosistemas de los distintos proveedores.
Sin embargo, las organizaciones que migran desde implementaciones existentes de Semantic Kernel o AutoGen se enfrentan a una sobrecarga de refactorización al adaptarse a nuevos patrones y API.
La estrecha vinculación del marco con la infraestructura de Azure genera posibles preocupaciones de dependencia de un proveedor, especialmente en el caso de implementaciones en nubes.
Además, aunque las funciones de observabilidad proporcionan telemetría detallada, pueden introducir una sobrecarga de rendimiento en escenarios de alto rendimiento, y los precios de las sesiones duraderas siguen sin revelarse, lo que complica la planificación de costes para los flujos de trabajo de agentes de larga duración.
Precios y licencias: lo que cobra Microsoft por Agentic IA
Microsoft utiliza facturación basada en el consumo a través del servicio Azure AI Foundry Agent Service. Los cargos se acumulan por cada llamada al modelo y ejecución de la herramienta, mientras que las tarifas detalladas por token y sesión duradera no se publican.
Este enfoque permite la experimentación y se adapta al uso, aunque los niveles de precios específicos siguen siendo confidenciales a fecha de octubre de 2025.
La biblioteca MAF es de código abierto, lo que reduce las barreras para el desarrollo inicial y las pruebas. Sin embargo, las implementaciones de producción requieren servicios de Azure IA, donde los costes se acumulan a través de llamadas a la API del modelo, el uso de conectores y la gestión de sesiones duraderas.
Implementaciones reales de Microsoft Agent Framework
Varias grandes empresas han adoptado MAF para la implementación de agentes de producción, lo que demuestra su idoneidad para la corporación en diversos casos de uso.
Las primeras implementaciones muestran resultados prometedores en sectores con estrictas normas de cumplimiento:
- Implementación de KPMG: Creación de sistemas multiagente listos para auditorías con seguimiento del cumplimiento, lo que reduce los requisitos de supervisión manual.
- Integración de Commerzbank: Implementación de MAF para la automatización del flujo de trabajo, lo que ha permitido obtener ganancias cuantificables en eficiencia en las operaciones financieras.
- BMW Manufacturing: Implementó agentes para flujos de trabajo de diagnóstico, aprovechando la observabilidad de MAF para los procesos de control de calidad.
Estas implementaciones ponen de relieve la fortaleza de MAF en entornos regulados, donde las pistas de auditoría y los controles de gobernanza son fundamentales.
Hoja de ruta y perspectivas competitivas para Microsoft Agentic IA
La visión estratégica de Microsoft para MAF hace hincapié en la integración continua con el ecosistema Azure más amplio, al tiempo que mantiene la compatibilidad con los estándares abiertos. El cronograma de desarrollo muestra un progreso constante hacia capacidades de nivel empresarial.
De cara al futuro, Microsoft tiene previsto ampliar la integración con los microservicios NVIDIA NIM y mejorar la compatibilidad con arquitecturas de memoria heterogéneas. La hoja de ruta incluye planificadores enchufables adicionales y compatibilidad nativa con conectores de nube.
Esta posición estratégica mantiene la ventaja competitiva de Microsoft al tiempo que fomenta el crecimiento del ecosistema a través de estándares abiertos.
Introducción a Microsoft Agentic IA en 7 pasos
La implementación de MAF requiere una configuración sistemática en las fases de desarrollo, implementación y operación.
- Dependencias de instalación: Descargue MAF SDK desde GitHub y configure su entorno de desarrollo.
- Configurar Azure: Configure las credenciales de Azure IA Foundry y establezca conexiones de servicio.
- Definir el esquema del agente: cree definiciones declarativas de agentes utilizando los patrones DSL de MAF.
- Configurar el almacén de memoria: Haga conexión a Redis, Pinecone o su base de datos vectorial preferida.
- Implementar conectores de herramientas: Configure integraciones de herramientas compatibles con MCP para el acceso a API externas.
- Implemente controles de seguridad: configure Entra Agent ID y establezca medidas de protección para el cumplimiento normativo.
- Habilitar la supervisión: active las exportaciones de OpenTelemetry y configure paneles de observabilidad.
Con una configuración adecuada y la infraestructura Azure existente, los equipos de desarrollo suelen ver los primeros resultados en pocos días, y la producción completa está lista en semanas, en lugar de meses.
Preguntas frecuentes
MAF unifica Semantic Kernel y AutoGen al tiempo que mantiene la compatibilidad con estándares abiertos, lo que proporciona flexibilidad para la investigación y fiabilidad corporativa en una única plataforma.
Actualmente optimizado para Azure, aunque los protocolos MCP y A2A permiten la integración de herramientas entre nubes con la configuración adicional del conector necesaria.
Los rastros de razonamiento a nivel de paso, la telemetría a nivel de token y las capacidades de exportación de OpenTelemetry permiten una supervisión y depuración exhaustivas del comportamiento de los agentes.
Sí, con Entra Agent ID, controles de cumplimiento y registros de auditoría detallados, MAF cumple los requisitos de gobernanza para los servicios financieros, la sanidad y otros sectores regulados.
La migración requiere una refactorización a nuevos patrones de API y sintaxis DSL, aunque los conceptos básicos siguen siendo familiares para los desarrolladores actuales de Semantic Kernel.