L'entrée de Microsoft dans le domaine de l'IA agentielle représente un changement significatif vers la démocratisation du développement d'agents autonomes.
Après avoir constaté la fragmentation entre les frameworks de recherche tels qu'AutoGen et les outils prêts à l'emploi tels que Semantic Kernel, Microsoft a présenté un aperçu de leur unification lors de la conférence Build 2025 et a publié la préversion publique de Microsoft Agent Framework (MAF) le 1er octobre 2025.
Cette consolidation comble une lacune critique qui empêchait les entreprises de concilier recherche de pointe et fiabilité opérationnelle.
Voici comment cela fonctionne et ce que vous devez savoir.
Points clés de la clé à retenir
- Microsoft unifie AutoGen et Semantic Kernel dans le Microsoft Agent Framework.
- MAF simplifie le développement d'agents grâce à un SDK déclaratif et des intégrations flexibles.
- Les entreprises bénéficient d'une meilleure observabilité, d'une assistance de la mémoire et d'une conformité accrue grâce à l'intégration Azure.
- La migration nécessite une refonte et peut soulever des questions relatives à la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur ou à la visibilité des coûts.
Microsoft propose-t-il l'IA Agentic ?
*oui, Microsoft propose une IA agentique via le Microsoft Agent Framework (MAF), présenté en avant-première publique le 1er octobre 2025 après une première révélation lors de la conférence Build 2025
Microsoft Agent Framework est une plateforme unifiée qui fusionne Semantic Kernel et AutoGen en un seul SDK, fournissant des modèles d'orchestration déterministes et dynamiques, des mémoires pluggables et des intégrations de niveau entreprise via le protocole Model Context Protocol et les normes de communication Agent-to-Agent.
Ce framework élimine la complexité liée à la gestion d'outils distincts tout en conservant la flexibilité dont les développeurs ont besoin pour les implémentations personnalisées.
Cette approche unifiée sert de paramètre pour explorer le fonctionnement interne du MAF afin de fournir des capacités d'agent autonome.
Aperçu rapide des fonctionnalités : Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework offre des fonctions complètes tout au long du cycle de vie des agents, du développement au déploiement et à la surveillance :
| Capacité | Détails |
|---|---|
| SDK unifié | Bibliothèque unique combinant Semantic Kernel et AutoGen avec des définitions d'agents déclaratives |
| Intégration de la mémoire | Connecteur propriétaire pour Redis, avec Pinecone, Qdrant et d'autres magasins vectoriels disponibles via des connecteurs enfichables |
| Orchestration des outils | Fonctions d'appel d'OpenAI, connecteurs Azure IA et assistance du protocole MCP pour les API externes |
| Gestion des identités | Entra Agent ID, fournisseur d'identités uniques avec l'intégration Azure AD pour le contrôle d'accès |
| Observabilité | Traces de raisonnement au niveau des étapes, télémétrie des jetons et capacités d'exportation OpenTelemetry |
| Conformité aux normes | Assistance native du protocole MCP (Model Context Protocol) et de la communication A2A (Agent-to-Agent) |
Cette base technique positionne MAF à la fois comme une plateforme de développement et un environnement d'exécution opérationnel pour les déploiements d'agents d'entreprise.
Comment travaille Microsoft Agent Framework en coulisses
Le MAF fonctionne à travers cinq couches techniques distinctes qui travaillent en travail pour permettre une prise de décision et une exécution des tâches autonomes.
- Couche d'orchestration : utilise un DSL déclaratif avec des modèles de planification déterministes et dynamiques pour la coordination multi-agents.
- Gestion de la mémoire : offre l'assistance aux magasins enfichables, notamment Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate et Elasticsearch pour la persistance du contexte.
- Intégration d'outils : permet l'appel de fonctions OpenAI, les schémas OpenAPI et les connecteurs de services Azure IA via des protocoles standardisés.
- *cadre de sécurité : implémente Entra Agent ID pour des identités uniques et intègre des contrôles de conformité via Azure AD.
- Observability Stack : Capture les traces de raisonnement étape par étape, la télémétrie des jetons et exporte les données OpenTelemetry à des fins de surveillance.
Ces couches architecturales créent une base solide qui concilie flexibilité et exigences de gouvernance d'entreprise.
Atouts clés et lacunes critiques de l'IA Microsoft Agentic
Microsoft Agent Framework excelle dans l'unification d'outils auparavant fragmentés tout en conservant la compatibilité avec les normes ouvertes.
L'intégration des capacités de production de Semantic Kernel et des innovations de recherche d'AutoGen dans ce framework crée une proposition de valeur convaincante pour les entreprises qui recherchent à la fois stabilité et innovation.
La conformité du MAF aux normes Model Context Protocol et Agent-to-Agent garantit l'interopérabilité entre les écosystèmes des différents fournisseurs.
Cependant, les organisations qui migrent depuis des implémentations existantes de Semantic Kernel ou AutoGen doivent faire face à des coûts de refactorisation lorsqu'elles s'adaptent à de nouveaux modèles et API.
Le couplage étroit du framework avec l'infrastructure Azure soulève des inquiétudes potentielles en matière de dépendance vis-à-vis des fournisseurs, en particulier pour les déploiements multicloud.
De plus, si les fonctionnalités d'observabilité fournissent des données télémétriques détaillées, elles peuvent entraîner une surcharge de performances dans les scénarios à haut débit, et le prix des sessions durables reste inconnu, ce qui complique la planification des coûts pour les flux de travail d'agents à long terme.
Tarifs et licences : ce que Microsoft facture pour l'IA Agentic
Microsoft utilise une facturation basée sur la consommation via Azure AI Foundry Agent Service. Les frais s'accumulent par appel de modèle et par exécution d'outil, tandis que les tarifs détaillés par jeton et par session durable ne sont pas publiés.
Cette approche permet l'expérimentation et s'adapte à l'utilisation, bien que les niveaux de prix spécifiques restent confidentiels à partir d'octobre 2025.
La bibliothèque MAF elle-même est open source, ce qui réduit les obstacles au développement initial et aux tests. Cependant, les déploiements en production nécessitent les services Azure IA, où les coûts s'accumulent à travers les appels API du modèle, l'utilisation des connecteurs et la gestion durable des sessions.
Implémentations concrètes du Microsoft Agent Framework
Plusieurs grandes entreprises ont adopté MAF pour le déploiement d'agents de production, démontrant ainsi sa maturité pour les entreprises dans divers cas d'utilisation.
Les premières implémentations montrent des résultat prometteurs dans les secteurs soumis à des exigences de conformité strictes :
- Déploiement KPMG: création de systèmes multi-agents prêts pour l'audit avec suivi de la conformité, réduisant les exigences de supervision manuelle.
- Intégration Commerzbank: mise en œuvre du MAF pour l'automatisation des flux de travail, permettant des gains d'efficacité mesurables dans les opérations financières.
- BMW Manufacturing: déploiement d'agents pour les flux de travail de diagnostic, en tirant parti de l'observabilité du MAF pour les processus d'assurance qualité.
Ces déploiements mettent en évidence la force du MAF dans les environnements réglementés où les pistes d'audit et les contrôles de gouvernance sont primordiaux.
Feuille de route et perspectives concurrentielles pour Microsoft Agentic IA
La vision stratégique de Microsoft pour MAF met l'accent sur l'intégration continue avec l'écosystème Azure au sens large, tout en conservant la compatibilité avec les normes ouvertes. L'échéancier montre une progression constante vers des capacités de niveau entreprise.
À l'avenir, Microsoft prévoit d'étendre l'intégration avec les microservices NVIDIA NIM et d'améliorer l'assistance aux architectures de mémoire hétérogènes. La feuille de route comprend des planificateurs enfichables supplémentaires et la prise en charge native des connecteurs multi-cloud.
Cette position stratégique permet à Microsoft de conserver son avantage concurrentiel tout en favorisant la croissance de l'écosystème grâce à des normes ouvertes.
Premiers pas avec Microsoft Agentic IA en 7 étapes
La mise en œuvre du MAF nécessite une installation systématique tout au long des phases de développement, de déploiement et d'exploitation.
- Dépendances d'installation : téléchargez le SDK MAF depuis GitHub et configurez votre environnement de développement.
- Configurer Azure : configurez les informations d'identification Azure IA Foundry et établissez des connexions de service.
- Définir le schéma de l'agent : créez des définitions d'agent déclaratives à l'aide des modèles DSL de MAF.
- Configurer le magasin de mémoire : effectuez une connexion à Redis, Pinecone ou à votre base de données vectorielle préférée.
- Mettre en œuvre des connecteurs d'outils : Configurez des intégrations d'outils conformes à MCP pour l'accès à des API externes.
- Déployez des contrôles de sécurité : configurez Entra Agent identifiant et établissez des garde-fous de conformité.
- Activer la surveillance : activez les exportations OpenTelemetry et configurez les tableaux de bord d'observabilité.
Avec une configuration adéquate et une infrastructure Azure existante, les équipes de développement obtiennent généralement des résultats initiaux en quelques jours, et la mise en production complète peut être réalisée en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs mois.
Foire aux questions
MAF unifie Semantic Kernel et AutoGen tout en conservant la compatibilité avec les normes ouvertes, offrant à la fois flexibilité de recherche et fiabilité d'entreprise dans une seule plateforme.
Actuellement optimisé pour Azure, bien que les protocoles MCP et A2A permettent l'intégration d'outils inter-cloud avec une configuration de connecteur supplémentaire requise.
Les traces de raisonnement au niveau des étapes, la télémétrie au niveau des jetons et les capacités d'exportation OpenTelemetry permettent une surveillance et un débogage complets du comportement des agents.
Oui, grâce à Entra agent identifiant, aux contrôles de conformité et aux pistes d'audit détaillées, MAF répond aux exigences de gouvernance des services financiers, des soins de santé et d'autres secteurs réglementés.
La migration nécessite une refonte vers de nouveaux modèles d'API et une nouvelle syntaxe DSL, mais les concepts fondamentaux restent familiers aux développeurs Semantic Kernel existants.