Keterlibatan Microsoft dalam AI agen menandai pergeseran signifikan menuju demokratisasi pengembangan agen otonom.
Setelah menyaksikan fragmentasi antara kerangka kerja penelitian seperti AutoGen dan alat siap produksi seperti Semantic Kernel, Microsoft mempratinjau unifikasi mereka di Build 2025 dan merilis pratinjau publik Microsoft Agent Framework (MAF) pada 1 Oktober 2025.
Konsolidasi ini mengatasi celah kritis di mana perusahaan kesulitan menghubungkan penelitian terdepan dengan keandalan operasional.
Begini cara kerjanya dan hal-hal yang perlu Anda ketahui.
Poin Penting
- Microsoft menggabungkan AutoGen dan Semantic Kernel ke dalam Microsoft Agent Framework.
- MAF memudahkan pengembangan agen dengan SDK deklaratif dan integrasi yang fleksibel.
- Perusahaan mendapatkan visibilitas, dukungan memori, dan kepatuhan melalui integrasi Azure.
- Migrasi memerlukan refaktoring dan dapat menimbulkan kekhawatiran terkait ketergantungan pada vendor atau visibilitas biaya.
Apakah Microsoft Menyediakan Agentic AI?
Ya, Microsoft menawarkan AI agen melalui Microsoft Agent Framework (MAF), yang diluncurkan dalam versi pratinjau publik pada 1 Oktober 2025 setelah pengumuman awal di Build 2025.
Microsoft Agent Framework adalah platform terpadu yang menggabungkan Semantic Kernel dan AutoGen menjadi satu SDK, menyediakan pola orkestrasi deterministik dan dinamis, penyimpanan memori yang dapat dipasang, serta integrasi tingkat perusahaan melalui Model Context Protocol dan standar komunikasi Agent-to-Agent.
Kerangka kerja ini menghilangkan kerumitan mengelola alat-alat terpisah sambil tetap mempertahankan fleksibilitas yang dibutuhkan pengembang untuk implementasi kustom.
Pendekatan terpadu ini menjadi landasan untuk memahami bagaimana MAF beroperasi di balik layar guna menghadirkan kemampuan agen otonom.
Ringkasan Kemampuan Singkat: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework menyediakan fungsionalitas komprehensif sepanjang siklus hidup agen, mulai dari pengembangan hingga implementasi dan pemantauan:
| Kemampuan | Detail |
|---|---|
| SDK Terpadu | Perpustakaan tunggal yang menggabungkan Semantic Kernel dan AutoGen dengan definisi agen deklaratif |
| Integrasi Memori | Konektor bawaan untuk Redis, dengan Pinecone, Qdrant, dan penyimpanan vektor lainnya tersedia melalui konektor yang dapat dipasang |
| Pengelolaan Alat | Panggilan fungsi OpenAI, konektor Azure AI, dan dukungan protokol MCP untuk API eksternal |
| Pengelolaan Identitas | Entra Agent ID menyediakan identitas unik dengan integrasi Azure AD untuk kontrol akses |
| Observabilitas | Jejak penalaran tingkat langkah, telemetri token, dan kemampuan ekspor OpenTelemetry |
| Kepatuhan Standar | Dukungan asli untuk Model Context Protocol (MCP) dan komunikasi Agent-to-Agent (A2A) |
Fondasi teknis ini menempatkan MAF sebagai platform pengembangan dan runtime operasional untuk implementasi agen perusahaan.
Bagaimana Microsoft Agent Framework Bekerja di Balik Layar
MAF beroperasi melalui lima lapisan teknis yang berbeda yang bekerja secara bersamaan untuk memfasilitasi pengambilan keputusan otonom dan eksekusi tugas.
- Lapisan Orkestrasi: Menggunakan DSL deklaratif dengan pola perencanaan deterministik dan dinamis untuk koordinasi multi-agen.
- Pengelolaan Memori: Mendukung penyimpanan yang dapat dipasang, termasuk Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate, dan Elasticsearch untuk persisten konteks.
- Integrasi Alat: Memungkinkan pemanggilan fungsi OpenAI, skema OpenAPI, dan konektor layanan AI Azure melalui protokol standar.
- Kerangka Keamanan: Mengimplementasikan Entra Agent ID untuk identitas unik dan mengintegrasikan kontrol kepatuhan melalui Azure AD.
- Observability Stack: Merekam jejak penalaran langkah demi langkah, telemetri token, dan mengekspor data OpenTelemetry untuk pemantauan.
Lapisan arsitektur ini menciptakan fondasi yang kokoh yang menyeimbangkan fleksibilitas dengan persyaratan tata kelola perusahaan.
Keunggulan Utama dan Kelemahan Kritis Microsoft Agentic AI
Microsoft Agent Framework unggul dalam mengintegrasikan alat-alat yang sebelumnya terfragmentasi sambil tetap kompatibel dengan standar terbuka.
Integrasi kerangka kerja ini antara kemampuan produksi Semantic Kernel dengan inovasi riset AutoGen menciptakan proposisi nilai yang menarik bagi perusahaan yang mencari stabilitas dan inovasi.
Ketaatan MAF terhadap Model Context Protocol dan standar Agent-to-Agent memastikan interoperabilitas di seluruh ekosistem vendor.
Namun, organisasi yang beralih dari implementasi Semantic Kernel atau AutoGen yang sudah ada akan menghadapi beban refaktoring saat menyesuaikan diri dengan pola dan API baru.
Integrasi yang erat antara kerangka kerja ini dengan infrastruktur Azure dapat menimbulkan kekhawatiran tentang ketergantungan pada vendor, terutama untuk deployment multi-cloud.
Selain itu, meskipun fitur observabilitas menyediakan telemetri detail, fitur tersebut dapat menimbulkan beban kinerja dalam skenario dengan throughput tinggi, dan harga untuk sesi yang tahan lama belum diungkapkan, sehingga mempersulit perencanaan biaya untuk alur kerja agen yang berjalan lama.
Harga dan Lisensi: Apa yang Dikenakan Microsoft untuk Agentic AI
Microsoft menggunakan penagihan berdasarkan penggunaan melalui Azure AI Foundry Agent Service. Biaya dikenakan per panggilan model dan eksekusi alat, sementara tarif per token dan sesi tahan lama tetap tidak dipublikasikan.
Pendekatan ini memungkinkan eksperimen dan dapat diskalakan sesuai dengan penggunaan, meskipun tingkatan harga spesifik tetap rahasia hingga Oktober 2025.
Perpustakaan MAF sendiri bersifat open source, sehingga mengurangi hambatan dalam pengembangan dan pengujian awal. Namun, implementasi produksi memerlukan layanan Azure AI, di mana biaya akumulasi melalui panggilan API model, penggunaan konektor, dan manajemen sesi yang tahan lama.
Implementasi Nyata Microsoft Agent Framework
Banyak perusahaan besar telah mengadopsi MAF untuk deployment agen produksi, menunjukkan kesiapan MAF untuk penggunaan di berbagai skenario bisnis.
Implementasi awal menunjukkan hasil yang menjanjikan di industri-industri yang padat regulasi:
- Implementasi KPMG: Membangun sistem multi-agen yang siap audit dengan pelacakan kepatuhan, mengurangi kebutuhan pengawasan manual.
- Integrasi Commerzbank: Menerapkan MAF untuk otomatisasi alur kerja, mencapai peningkatan efisiensi yang terukur dalam operasi keuangan.
- BMW Manufacturing: Mengimplementasikan agen untuk alur kerja diagnostik, memanfaatkan kemampuan pemantauan MAF untuk proses jaminan kualitas.
Implementasi ini menonjolkan keunggulan MAF dalam lingkungan yang diatur, di mana jejak audit dan kontrol tata kelola menjadi prioritas utama.
Rencana Pengembangan dan Prospek Kompetitif untuk Microsoft Agentic AI
Visi strategis Microsoft untuk MAF menekankan integrasi berkelanjutan dengan ekosistem Azure yang lebih luas sambil tetap kompatibel dengan standar terbuka. Garis waktu pengembangan menunjukkan kemajuan yang stabil menuju kemampuan tingkat perusahaan.
Menuju ke depan, Microsoft berencana untuk memperluas integrasi dengan layanan mikro NVIDIA NIM dan meningkatkan dukungan untuk arsitektur memori heterogen. Rencana pengembangan mencakup penambahan perencana yang dapat dipasang dan dukungan konektor multi-cloud asli.
Posisi strategis ini mempertahankan keunggulan kompetitif Microsoft sambil mendorong pertumbuhan ekosistem melalui standar terbuka.
Memulai dengan Microsoft Agentic AI dalam 7 Langkah
Implementasi MAF memerlukan pengaturan sistematis di seluruh fase pengembangan, deployment, dan operasional.
- Instal Ketergantungan: Unduh MAF SDK dari GitHub dan konfigurasikan lingkungan pengembangan Anda.
- Konfigurasi Azure: Atur kredensial Azure AI Foundry dan buat koneksi layanan.
- Definisikan Skema Agen: Buat definisi agen deklaratif menggunakan pola DSL MAF.
- Konfigurasi Penyimpanan Memori: Hubungkan ke Redis, Pinecone, atau basis data vektor pilihan Anda.
- Implementasi Konektor Alat: Siapkan integrasi alat yang sesuai dengan MCP untuk akses API eksternal.
- Menerapkan Kontrol Keamanan: Konfigurasikan Entra Agent ID dan tetapkan batasan kepatuhan.
- Aktifkan Pemantauan: Aktifkan ekspor OpenTelemetry dan konfigurasikan dasbor pemantauan.
Dengan konfigurasi yang tepat dan infrastruktur Azure yang sudah ada, tim pengembangan biasanya melihat hasil awal dalam beberapa hari, dengan kesiapan produksi penuh dapat dicapai dalam hitungan minggu, bukan bulan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
MAF mengintegrasikan Semantic Kernel dan AutoGen sambil tetap kompatibel dengan standar terbuka, memberikan fleksibilitas penelitian dan keandalan perusahaan dalam satu platform.
Saat ini dioptimalkan untuk Azure, meskipun protokol MCP dan A2A memungkinkan integrasi alat lintas cloud dengan konfigurasi konektor tambahan yang diperlukan.
Jejak penalaran tingkat langkah, telemetri tingkat token, dan kemampuan ekspor OpenTelemetry memungkinkan pemantauan dan debugging yang komprehensif terhadap perilaku agen.
Ya, dengan Entra Agent ID, kontrol kepatuhan, dan jejak audit terperinci, MAF memenuhi persyaratan tata kelola untuk sektor jasa keuangan, kesehatan, dan sektor-sektor teratur lainnya.
Migrasi memerlukan refaktoring ke pola API baru dan sintaks DSL, meskipun konsep inti tetap familiar bagi pengembang Semantic Kernel yang sudah ada.