La voce di Microsoft nell'IA agentica rappresenta un cambiamento significativo verso la democratizzazione dello sviluppo di agenti autonomi.
Dopo aver assistito alla frammentazione tra framework di ricerca come AutoGen e strumenti pronti per la produzione come Semantic Kernel, Microsoft ha presentato in anteprima la loro unificazione al Build 2025 e ha rilasciato l'anteprima pubblica di Microsoft Agent Framework (MAF) il 1° ottobre 2025.
Questo consolidamento colma una lacuna critica che ha ostacolato le aziende nel conciliare la ricerca all'avanguardia con l'affidabilità operativa.
Ecco come funziona il lavoro e cosa devi sapere.
Punti chiave
- Microsoft unifica AutoGen e Semantic Kernel nel Microsoft Agent Framework.
- MAF semplifica lo sviluppo degli agenti con un SDK dichiarativo e integrazioni flessibili.
- Le aziende ottengono osservabilità, supporto della memoria e conformità tramite l'integrazione con Azure.
- La migrazione richiede una rifattorizzazione e può sollevare preoccupazioni relative al vendor lock-in o alla visibilità dei costi.
Microsoft offre l'intelligenza artificiale Agentic?
Sì, Microsoft offre l'IA agentica tramite Microsoft Agent Framework (MAF), presentato in anteprima pubblica il 1° ottobre 2025 dopo una prima rivelazione al Build 2025.
Microsoft Agent Framework è una piattaforma unificata che unisce Semantic Kernel e AutoGen in un unico SDK, fornendo modelli di orchestrazione deterministici e dinamici, archivi di memoria collegabili e integrazioni di livello azienda tramite Model Context Protocol e standard di comunicazione da agente ad agente.
Il framework elimina la complessità della gestione di strumenti separati, mantenendo la flessibilità necessaria agli sviluppatori per implementazioni personalizzate.
Questo approccio unificato getta le basi per esplorare il funzionamento interno di MAF e scoprire come offre funzionalità autonome agli agenti.
Panoramica delle funzionalità: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework offre funzionalità complete per l'intero ciclo di vita degli agenti, dallo sviluppo alla distribuzione e al monitoraggio:
| Funzionalità | Dettagli |
|---|---|
| SDK unificato | Libreria singola che combina Semantic Kernel e AutoGen con definizioni dichiarative degli agenti |
| Integrazione della memoria | Connettore proprietario per Redis, con Pinecone, Qdrant e altri archivi vettoriali disponibili tramite connettori collegabili |
| Orchestrazione degli strumenti | Chiamate di funzione OpenAI, connettori Azure AI e supporto del protocollo MCP per API esterne |
| Gestione delle identità | Entra Agent ID fornisce identità univoche con integrazione Azure AD per il controllo degli accessi |
| Osservabilità | Tracciati di ragionamento a livello di passaggio, telemetria dei token e funzionalità di esportazione OpenTelemetry |
| Conformità agli standard | Supporto nativo per il protocollo Model Context Protocol (MCP) e la comunicazione Agent-to-Agent (A2A) |
Questa base tecnica mantiene MAF in posizione sia come piattaforma di sviluppo che come runtime operativo per le implementazioni di agenti aziendali.
Come lavora Microsoft Agent Framework sotto il cofano
MAF opera attraverso cinque livelli tecnici distinti che lavorano in sinergia per consentire il processo decisionale autonomo e l'esecuzione delle attività.
- Livello di orchestrazione: utilizza DSL dichiarativo con modelli di piano deterministici e dinamici per il coordinamento multi-agente.
- Gestione della memoria: offre supporto per archivi collegabili, tra cui Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate ed Elasticsearch per la persistenza del contesto.
- Integrazione degli strumenti: consente la chiamata di funzioni OpenAI, schemi OpenAPI e connettori di servizi Azure IA tramite protocolli standardizzati.
- *framework di sicurezza: implementa Entra Agent ID per identità univoche e integra controlli di conformità tramite Azure AD.
- Stack di osservabilità: acquisisce tracce di ragionamento passaggio dopo passaggio, telemetria dei token ed esporta i dati OpenTelemetry per il monitoraggio.
Questi livelli architetturali creano una solida base che bilancia la flessibilità con i requisiti di governance dell'azienda.
Punti di forza chiave e lacune critiche dell'IA Microsoft Agentic
Microsoft Agent Framework eccelle nell'unificare strumenti precedentemente frammentati, mantenendo la compatibilità con gli standard aperti.
L'integrazione delle capacità produttive di Semantic Kernel con le innovazioni di ricerca di AutoGen crea un valore interessante per le aziende che cercano sia stabilità che innovazione.
L'adesione di MAF agli standard Model Context Protocol e Agent-to-Agent garantisce l'interoperabilità tra gli ecosistemi dei fornitori.
Tuttavia, le organizzazioni che migrano dalle attuali implementazioni Semantic Kernel o AutoGen devono affrontare costi di refactoring per adattarsi ai nuovi modelli e alle nuove API.
Il forte accoppiamento del framework con l'infrastruttura Azure crea potenziali problemi di vendor lock-in, in particolare per le distribuzioni multi-cloud.
Inoltre, sebbene le funzionalità di osservabilità forniscano telemetria dettagliata, possono introdurre un sovraccarico delle prestazioni in scenari ad alto throughput e i prezzi per le sessioni durature rimangono riservati, complicando il piano dei costi per i flussi di lavoro degli agenti di lunga durata.
Prezzi e licenze: quanto costa Agentic IA di Microsoft
Microsoft utilizza la fatturazione basata sul consumo tramite Azure AI Foundry Agent Service. Gli addebiti vengono calcolati per ogni chiamata al modello e ogni esecuzione dello strumento, mentre le tariffe dettagliate per token e sessione duratura non vengono pubblicate.
Questo approccio consente la sperimentazione e si adatta all'utilizzo, anche se i livelli di prezzo specifici rimangono riservati fino a ottobre 2025.
La libreria MAF è open source, il che riduce gli ostacoli allo sviluppo iniziale e al collaudo. Tuttavia, le implementazioni di produzione richiedono servizi Azure IA, dove i costi si accumulano attraverso le chiamate API del modello, l'utilizzo dei connettori e la gestione delle sessioni durature.
Implementazioni reali di Microsoft Agent Framework
Diverse grandi aziende hanno adottato MAF per l'implementazione di agenti di produzione, dimostrando la sua idoneità aziendale in diversi casi d'uso.
Le prime implementazioni mostrano risultati promettenti in settori caratterizzati da elevati requisiti di conformità:
- Implementazione KPMG: creazione di sistemi multi-agente pronti per la revisione con monitoraggio della conformità, riducendo i requisiti di supervisione manuale.
- Integrazione Commerzbank: Implementazione di MAF per l'automazione del flusso di lavoro, ottenendo miglioramenti misurabili in termini di efficienza nelle operazioni finanziarie.
- BMW Manufacturing: ha implementato agenti per flussi di lavoro diagnostici, sfruttando l'osservabilità di MAF per i processi di garanzia della qualità.
Queste implementazioni evidenziano la forza di MAF in ambienti regolamentati in cui i controlli di governance e gli audit trail sono fondamentali.
Roadmap e prospettive competitive per Microsoft Agentic IA
La visione strategica di Microsoft per MAF pone l'accento sull'integrazione continua con l'ecosistema Azure più ampio, mantenendo al contempo la compatibilità con gli standard aperti. La Sequenza di sviluppo mostra un progresso costante verso funzionalità di livello azienda.
Guardando al futuro, Microsoft ha il piano di un'integrazione ampliata con i microservizi NVIDIA NIM e di un supporto migliorato per architetture di memoria eterogenee. La roadmap include ulteriori pianificatori collegabili e il supporto nativo per connettori multi-cloud.
Questa posizione strategica mantiene il vantaggio competitivo di Microsoft, favorendo al contempo la crescita dell'ecosistema attraverso standard aperti.
Guida introduttiva a Microsoft Agentic IA in 7 passaggi
L'implementazione di MAF richiede una configurazione sistematica nelle fasi di sviluppo, distribuzione e operatività.
- Installazione delle dipendenze: scarica MAF SDK da GitHub e configura il tuo ambiente di sviluppo.
- Configura Azure: imposta le credenziali di Azure AI Foundry e stabilisci le connessioni di servizio.
- Definisci lo schema dell'agente: crea definizioni dichiarative degli agenti utilizzando i modelli DSL di MAF.
- Configura Memory Store: effettua la connessione a Redis, Pinecone o al tuo database vettoriale preferito.
- Implementa connettori di strumenti: configura integrazioni di strumenti conformi a MCP per l'accesso API esterno.
- Implementa controlli di sicurezza: configura Entra Agent ID e stabilisci misure di protezione della conformità.
- Abilita il monitoraggio: attiva le esportazioni OpenTelemetry e configura i dashboard di osservabilità.
Con una configurazione adeguata e l'infrastruttura Azure esistente, i team di sviluppo ottengono in genere i primi risultati in pochi giorni, con una piena operatività raggiungibile in poche settimane anziché in mesi.
Domande frequenti
MAF unifica Semantic Kernel e AutoGen mantenendo la compatibilità con gli standard aperti, offrendo flessibilità nella ricerca e affidabilità dell'azienda in un'unica piattaforma.
Attualmente ottimizzato per Azure, anche se i protocolli MCP e A2A consentono l'integrazione di strumenti cross-cloud con una configurazione aggiuntiva del connettore.
Le tracce di ragionamento a livello di passaggio, la telemetria a livello di token e le funzionalità di esportazione OpenTelemetry consentono un monitoraggio e un debug completi del comportamento degli agenti.
Sì, con Entra Agent ID, controlli di conformità e audit trail dettagliati, MAF soddisfa i requisiti di governance per i servizi finanziari, l'assistenza sanitaria e altri settori regolamentati.
La migrazione richiede il refactoring verso nuovi modelli API e sintassi DSL, anche se i concetti fondamentali rimangono familiari agli sviluppatori Semantic Kernel esistenti.