A Microsoft belépése az agentikus AI területére jelentős változást jelent az autonóm ügynökök fejlesztésének demokratizálása felé.
Miután tanúja volt az AutoGenhez hasonló kutatási keretrendszerek és a Semantic Kernelhez hasonló, gyártásra kész eszközök közötti fragmentációnak, a Microsoft a Build 2025 konferencián bemutatta azok egyesítését, és 2025. október 1-jén kiadta a Microsoft Agent Framework (MAF) nyilvános előzetes verzióját.
Ez a konszolidáció egy kritikus hiányosságot pótol, amelynek következtében a vállalatok nehezen tudták összekapcsolni a legmodernebb kutatásokat az üzembiztonsággal.
Így működik, és mit kell tudni róla.
Főbb tanulságok
- A Microsoft egyesíti az AutoGen és a Semantic Kernel programokat a Microsoft Agent Framework-ben.
- A MAF deklaratív SDK-val és rugalmas integrációkkal egyszerűsíti az ügynökök fejlesztését.
- Az Azure integráció révén a vállalkozások megfigyelhetőséget, memóriatámogatást és megfelelőséget nyernek.
- A migráció refaktorálást igényel, és felmerülhetnek a beszállítói függőség vagy a költségek átláthatóságával kapcsolatos aggályok.
A Microsoft kínál Agentic AI-t?
Igen, a Microsoft az Agent Framework (MAF) segítségével kínál agentikus AI-t, amelynek nyilvános előzetes verziója 2025. október 1-jén jelent meg, miután a Build 2025 konferencián először bemutatták.
A Microsoft Agent Framework egy egységes platform, amely a Semantic Kernel és az AutoGen rendszereket egyetlen SDK-ba egyesíti, és determinisztikus és dinamikus koordinációs mintákat, csatlakoztatható memóriatárolókat, valamint vállalati szintű integrációkat biztosít a Model Context Protocol és az Agent-to-Agent kommunikációs szabványok révén.
A keretrendszer kiküszöböli a különálló eszközök kezelésének bonyolultságát, miközben megőrzi a fejlesztők számára a testreszabott implementációkhoz szükséges rugalmasságot.
Ez az egységes megközelítés alapot teremt ahhoz, hogy megvizsgáljuk, hogyan működik a MAF a háttérben, hogy autonóm ügynöki képességeket biztosítson.
Gyors áttekintés a képességekről: Microsoft Agent Framework
A Microsoft Agent Framework átfogó funkcionalitást biztosít az ügynökök teljes életciklusa során, a fejlesztéstől a telepítésig és a felügyeletig:
| Képességek | Részletek |
|---|---|
| Egységes SDK | Egyetlen könyvtár, amely a Semantic Kernel és az AutoGen programokat deklaratív ügynökdefiníciókkal ötvözi |
| Memóriaintegráció | Redis elsődleges csatlakozója, Pinecone, Qdrant és más vektoros tárolók pluggable csatlakozók segítségével elérhetőek |
| Eszközök összehangolása | OpenAI függvényhívások, Azure AI csatlakozók és MCP protokoll támogatás külső API-khoz |
| Identitáskezelés | Az Entra Agent ID egyedi identitásokat biztosít Azure AD integrációval a hozzáférés-vezérléshez. |
| Megfigyelhetőség | Lépésszintű követési nyomok, token telemetria és OpenTelemetry exportálási lehetőségek |
| Szabványoknak való megfelelés | Natív támogatás a Model Context Protocol (MCP) és az Agent-to-Agent (A2A) kommunikációhoz |
Ez a technikai alap a MAF-ot fejlesztési platformként és operatív futási környezeteként is pozícionálja a vállalati ügynökök telepítéséhez.
Hogyan működik a Microsoft Agent Framework a háttérben?
A MAF öt különálló technikai rétegen keresztül működik, amelyek összehangoltan működnek, hogy lehetővé tegyék az autonóm döntéshozatalt és a feladatok végrehajtását.
- Orchestration Layer: Deklaratív DSL-t használ determinisztikus és dinamikus tervezési mintákkal a több ügynök koordinációjához.
- Memóriakezelés: Támogatja a csatlakoztatható tárolókat, beleértve a Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate és Elasticsearch rendszereket a kontextus állandóságának biztosítása érdekében.
- Eszközintegráció: szabványosított protokollok révén lehetővé teszi az OpenAI függvényhívásokat, az OpenAPI sémákat és az Azure AI szolgáltatáscsatlakozókat.
- Biztonsági keretrendszer: Az Entra Agent ID-t valósítja meg az egyedi identitásokhoz, és az Azure AD-n keresztül integrálja a megfelelőségi ellenőrzéseket.
- Megfigyelhetőségi stack: Lépésről lépésre rögzíti a következtetési nyomokat, a token telemetriát, és exportálja az OpenTelemetry adatokat a monitorozáshoz.
Ezek az architektúrális rétegek szilárd alapot teremtenek, amely egyensúlyt teremt a rugalmasság és a vállalati irányítási követelmények között.
A Microsoft Agentic AI legfontosabb erősségei és kritikus hiányosságai
A Microsoft Agent Framework kiválóan egyesíti a korábban széttagolt eszközöket, miközben megőrzi a nyílt szabványok kompatibilitását.
A keretrendszer a Semantic Kernel termelési képességeinek és az AutoGen kutatási innovációinak integrációjával vonzó értékajánlatot kínál azoknak a vállalkozásoknak, amelyek stabilitást és innovációt egyaránt keresnek.
A MAF a Model Context Protocol és az Agent-to-Agent szabványok betartásával biztosítja a gyártók ökoszisztémáinak közötti interoperabilitást.
Azonban a meglévő Semantic Kernel vagy AutoGen implementációkról áttérő szervezetek refaktorálási költségekkel szembesülnek, mivel alkalmazkodniuk kell az új mintákhoz és API-khoz.
A keretrendszer szoros kapcsolata az Azure infrastruktúrával potenciális beszállítói függőségi problémákat vet fel, különösen a többfelhős telepítések esetében.
Ezenkívül, bár a megfigyelhetőségi funkciók részletes telemetriai adatokat nyújtanak, nagy átviteli sebességű esetekben teljesítménybeli többletterhelést okozhatnak, és a tartós munkamenetek ára továbbra sem ismert, ami megnehezíti a hosszú távú ügynöki munkafolyamatok költségtervezését.
Árak és licencelés: Mit számol fel a Microsoft az Agentic AI-ért?
A Microsoft az Azure AI Foundry Agent Service szolgáltatáson keresztül fogyasztásalapú számlázást alkalmaz . A díjak modellhívásonként és eszközvégrehajtásonként halmozódnak, míg a tokenenkénti és tartós munkamenetenkénti részletes díjak nem kerülnek közzétételre.
Ez a megközelítés lehetővé teszi a kísérletezést és a használattal arányos skálázhatóságot, bár a konkrét árak 2025 októberében még bizalmasak.
A MAF könyvtár nyílt forráskódú, ami csökkenti a kezdeti fejlesztés és tesztelés akadályait. A termelési telepítésekhez azonban Azure AI szolgáltatásokra van szükség, ahol a költségek a modell API-hívások, a csatlakozók használata és a tartós munkamenet-kezelés révén halmozódnak fel.
A Microsoft Agent Framework valós világbeli alkalmazásai
Számos nagyvállalat alkalmazza a MAF-et termelési ügynökök telepítésére, bizonyítva annak vállalati alkalmazhatóságát különböző felhasználási esetekben.
A korai implementációk ígéretes eredményeket mutatnak a szabályozási követelményekkel terhelt iparágakban:
- KPMG telepítés: Auditálásra kész, több ügynökből álló rendszerek építése megfelelőségi nyomon követéssel, csökkentve a manuális felügyeleti követelményeket.
- Commerzbank integráció: A MAF bevezetése a munkafolyamatok automatizálása érdekében, ami mérhető hatékonyságnövekedést eredményezett a pénzügyi műveletekben.
- BMW Manufacturing: Ügynököket telepített diagnosztikai munkafolyamatokhoz, kihasználva a MAF megfigyelhetőségét a minőségbiztosítási folyamatokhoz.
Ezek a telepítések kiemelik a MAF erősségét olyan szabályozott környezetekben, ahol az ellenőrzési nyomvonalak és a kormányzási ellenőrzések rendkívül fontosak.
Útiterv és versenyképességi kilátások a Microsoft Agentic AI számára
A Microsoft stratégiai elképzelése a MAF-ról a nyílt szabványok kompatibilitásának fenntartása mellett a szélesebb Azure ökoszisztémával való folyamatos integrációt hangsúlyozza. A fejlesztési ütemterv a vállalati szintű képességek felé történő folyamatos haladást mutat.
A jövőre nézve a Microsoft az NVIDIA NIM mikroszolgáltatásokkal való bővített integrációt és a heterogén memóriaarchitektúrák fokozott támogatását tervezi. A terv további csatlakoztatható tervezőket és natív többfelhő-csatlakozó támogatást is tartalmaz.
Ez a stratégiai pozicionálás megőrzi a Microsoft versenyelőnyét, miközben nyílt szabványok révén elősegíti az ökoszisztéma növekedését.
A Microsoft Agentic AI használatának megkezdése 7 lépésben
A MAF implementálása szisztematikus beállítást igényel a fejlesztési, telepítési és üzemeltetési fázisokban.
- Telepítési függőségek: Töltse le a MAF SDK-t a GitHubról, és konfigurálja fejlesztői környezetét.
- Azure konfigurálása: Állítsa be az Azure AI Foundry hitelesítő adatait, és hozzon létre szolgáltatáskapcsolatokat.
- Ügynök sémák meghatározása: Hozzon létre deklaratív ügynökdefiníciókat a MAF DSL-mintáinak segítségével.
- Memória tároló konfigurálása: Csatlakozzon a Redishez, a Pinecone-hoz vagy a kívánt vektor adatbázishoz.
- Eszközcsatlakozók implementálása: Állítson be MCP-kompatibilis eszközintegrációkat a külső API-hozzáféréshez.
- Biztonsági ellenőrzések bevezetése: Konfigurálja az Entra Agent ID-t, és állítson be megfelelőségi korlátokat.
- Monitoring engedélyezése: Aktiválja az OpenTelemetry exportokat és konfigurálja a megfigyelhetőségi irányítópultokat.
Megfelelő konfiguráció és meglévő Azure-infrastruktúra esetén a fejlesztőcsapatok általában néhány napon belül látják az első eredményeket, és a teljes termelésre való felkészültséget hetek, nem pedig hónapok alatt érik el.
Gyakran ismételt kérdések
A MAF egyesíti a Semantic Kernel és az AutoGen rendszereket, miközben megőrzi a nyílt szabványok kompatibilitását, így egyetlen platformon biztosítja mind a kutatási rugalmasságot, mind a vállalati megbízhatóságot.
Jelenleg Azure-ra van optimalizálva, de az MCP és A2A protokollok lehetővé teszik a felhők közötti eszközintegrációt, további csatlakozókonfigurációval.
A lépésszintű követési nyomok, a token-szintű telemetria és az OpenTelemetry exportálási képességek lehetővé teszik az ügynökök viselkedésének átfogó figyelemmel kísérését és hibakeresését.
Igen, az Entra Agent ID, a megfelelőségi ellenőrzések és a részletes audit nyomvonalak segítségével a MAF megfelel a pénzügyi szolgáltatások, az egészségügy és más szabályozott szektorok irányítási követelményeinek.
A migrációhoz új API-mintákra és DSL-szintaxisra való átalakítás szükséges, bár a alapvető koncepciók a meglévő Semantic Kernel fejlesztők számára ismerősek maradnak.