De invoer van Microsoft in agentische AI betekent een belangrijke verschuiving naar democratisering van de ontwikkeling van autonome agents.
Na getuige te zijn geweest van de fragmentatie tussen onderzoeksframeworks zoals AutoGen en productieklaar gereedschap zoals Semantic Kernel, gaf Microsoft een voorproefje van hun unificatie op Build 2025 en bracht het op 1 oktober 2025 de openbare preview van Microsoft Agent Framework (MAF) uit.
Deze consolidatie vult een cruciale leemte op waar ondernemingen moeite hadden om baanbrekend onderzoek te koppelen aan operationele betrouwbaarheid.
Hier leest u hoe het werkt en wat u moet weten.
Belangrijkste punten
- Microsoft verenigt AutoGen en Semantic Kernel in het Microsoft Agent Framework.
- MAF vereenvoudigt de ontwikkeling van agents met een declaratieve SDK en flexibele integraties.
- Ondernemingen profiteren van observatievermogen, geheugen dat ondersteunt en compliance via Azure-integratie.
- Migratie vereist refactoring en kan zorgen baren over vendor lock-in of kostenzichtbaarheid.
Biedt Microsoft Agentic AI aan?
ja, Microsoft biedt agentische AI aan via het Microsoft Agent Framework (MAF), dat op 1 oktober 2025 in openbare preview werd getoond na een eerste onthulling tijdens Build 2025. *
Microsoft Agent Framework is een uniform platform dat Semantic Kernel en AutoGen samenvoegt tot één SDK, en dat deterministische en dynamische orchestration-patronen, pluggable memory stores en integraties op ondernemingniveau biedt via Model Context Protocol en Agent-to-Agent-communicatiestandaarden.
Het framework elimineert de complexiteit van het beheer van afzonderlijke tools en behoudt tegelijkertijd de flexibiliteit die ontwikkelaars nodig hebben voor aangepaste implementaties.
Deze uniforme aanpak vormt de basis voor het onderzoeken hoe MAF onder de oppervlakte werkt om autonome agentmogelijkheden te bieden.
Snel overzicht van mogelijkheden: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework biedt uitgebreide functie voor de gehele levenscyclus van agents, van ontwikkeling tot implementatie en monitoring:
| Mogelijkheden | Details |
|---|---|
| Unified SDK | Eén bibliotheek die Semantic Kernel en AutoGen combineert met declaratieve agentdefinities |
| Geheugenintegratie | Eigen connector voor Redis, met Pinecone, Qdrant en andere vectoropslagplaatsen beschikbaar via inplugbare connectoren |
| Tool Orchestration | OpenAI-functieaanroepen, Azure AI-connectoren en MCP-protocol dat externe API's ondersteunt |
| Identiteitsbeheer | Entra Agent ID biedt unieke identiteiten met Azure AD-integratie voor toegangscontrole |
| Observeerbaarheid | Stap-voor-stap redeneringstrajecten, token-telemetrie en OpenTelemetry-exportmogelijkheden |
| Naleving van standaarden | Native ondersteuning om Model Context Protocol (MCP) en Agent-to-Agent (A2A) communicatie te ondersteunen |
Deze technische basis geeft MAF een positie als zowel een ontwikkelingsplatform als een operationele runtime voor de implementatie van onderneming-agents.
Hoe Microsoft Agent Framework onder de motorkap werkt
MAF werkt via vijf verschillende technische lagen die samenwerken om autonome besluitvorming en taakuitvoering mogelijk te maken.
- Orchestration Layer: maakt gebruik van declaratieve DSL met deterministische en dynamische planningspatronen voor multi-agentcoördinatie.
- Geheugenbeheer: Ondersteunt pluggable stores, waaronder Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate en Elasticsearch voor contextpersistentie.
- Toolintegratie: maakt OpenAI-functieaanroepen, OpenAPI-schema's en Azure AI-serviceconnectoren mogelijk via gestandaardiseerde protocollen.
- Veiligheid: Implementeert Entra Agent ID voor unieke identiteiten en integreert nalevingscontroles via Azure AD.
- Observability Stack: legt stap-voor-stap redeneringstraces en token-telemetrie vast en exporteert OpenTelemetry-gegevens voor monitoring.
Deze architecturale lagen vormen een robuuste basis die flexibiliteit in evenwicht brengt met de governancevereisten van ondernemingen.
Sleutel sterke punten en kritieke tekortkomingen van Microsoft Agentic AI
Microsoft Agent Framework blinkt uit in het samenbrengen van voorheen gefragmenteerde tools, met behoud van compatibiliteit met open standaarden.
De integratie van de productiecapaciteiten van Semantic Kernel met de onderzoeksinnovaties van AutoGen in het framework creëert een aantrekkelijke waarde voor ondernemingen die zowel stabiliteit als innovatie zoeken.
MAF houdt zich aan het Model Context Protocol en Agent-to-Agent-standaarden, waardoor interoperabiliteit tussen ecosystemen van verschillende leveranciers wordt gegarandeerd.
Organisaties die migreren van bestaande Semantic Kernel- of AutoGen-implementaties krijgen echter te maken met refactoring-overhead omdat ze zich moeten aanpassen aan nieuwe patronen en API's.
De nauwe koppeling van het framework met de Azure-infrastructuur kan leiden tot bezorgdheid over vendor lock-in, met name bij multi-cloudimplementaties.
Bovendien bieden observatiefuncties weliswaar gedetailleerde telemetrie, maar kunnen ze in scenario's met hoge doorvoer prestatieoverhead veroorzaken. Daarnaast blijft de prijsstelling voor duurzame sessies onbekend, wat de kostenplanning voor langlopende agentwerkstroom bemoeilijkt.
Prijzen en licenties: wat Microsoft in rekening brengt voor Agentic AI
Microsoft hanteert een op verbruik gebaseerde facturering via Azure AI Foundry Agent Service. Kosten worden in rekening gebracht per modelaanroep en tooluitvoering, terwijl gedetailleerde tarieven per token en duurzame sessies niet worden gepubliceerd.
Deze aanpak maakt experimenteren mogelijk en schaalt mee met het gebruik, hoewel de specifieke prijsniveaus vanaf oktober 2025 vertrouwelijk blijven.
De MAF-bibliotheek zelf is open source, waardoor de drempels voor de eerste ontwikkeling en het testen worden verlaagd. Voor productie-implementaties zijn echter Azure AI-services nodig, waarbij kosten worden gemaakt door model-API-aanroepen, connectorgebruik en duurzaam sessiebeheer.
Praktische implementaties van Microsoft Agent Framework
Verschillende grote ondernemingen hebben MAF geïmplementeerd voor de productie van agents, waarmee ze aantonen dat het geschikt is voor diverse gebruikssituaties binnen ondernemingen.
Vroege implementaties laten veelbelovende resultaten zien in sectoren waar compliance een belangrijke rol speelt:
- KPMG-implementatie: Auditklare multi-agent-systemen gebouwd met bijhouden van naleving, waardoor handmatige toezichtvereisten worden verminderd.
- Commerzbank-integratie: MAF geïmplementeerd voor werkstroomautomatisering, waardoor meetbare efficiëntieverbeteringen in financiële activiteiten zijn gerealiseerd.
- BMW Manufacturing: Agenten ingezet voor diagnostische werkstroom, waarbij gebruik wordt gemaakt van de observeerbaarheid van MAF voor kwaliteitsborgingsprocessen.
Deze implementaties benadrukken de kracht van MAF in gereguleerde omgevingen waar audit trails en governancecontroles van cruciaal belang zijn.
Roadmap en concurrentievooruitzichten voor Microsoft Agentic AI
De strategische visie van Microsoft voor MAF benadrukt continue integratie met het bredere Azure-ecosysteem, met behoud van compatibiliteit met open standaarden. De ontwikkelingstijdlijn laat een gestage voortgang zien in de richting van mogelijkheden op ondernemingsniveau.
Voor de toekomst plant Microsoft een uitgebreidere integratie met NVIDIA NIM-microservices en te verbeteren om heterogene geheugenarchitecturen te ondersteunen. De roadmap omvat extra pluggable planners en native ondersteuning om multi-cloudconnectoren te ondersteunen.
Deze strategische positie behoudt het concurrentievoordeel van Microsoft en stimuleert tegelijkertijd de groei van het ecosysteem door middel van open standaarden.
Aan de slag met Microsoft Agentic AI in 7 stappen
De implementatie van MAF vereist een systematische installatie in de ontwikkelings-, implementatie- en operationele fasen.
- Afhankelijkheid installeren: Download MAF SDK van GitHub en configureer uw ontwikkelomgeving.
- Azure configureren: Stel Azure AI Foundry-inloggegevens in en breng serviceverbindingen tot stand.
- Agentenschema definiëren: Maak declaratieve agentdefinities met behulp van de DSL-patronen van MAF.
- Configureer geheugenopslag: maak verbinding met Redis, Pinecone of uw favoriete vectordatabase.
- toolconnectoren implementeren: *Stel MCP-compatibele toolintegraties in voor externe API-toegang.
- veiligheidseenheden implementeren: *Configureer Entra Agent ID en stel compliance-richtlijnen op.
- Monitoring inschakelen: Activeer OpenTelemetry-exports en configureer observability-dashboards.
Met de juiste configuratie en bestaande Azure-infrastructuur zien ontwikkelingsteams doorgaans binnen enkele dagen de eerste resultaten, waarbij volledige productie gereedheid binnen enkele weken in plaats van maanden kan worden bereikt.
Veelgestelde vragen
MAF verenigt Semantic Kernel en AutoGen met behoud van compatibiliteit met open standaarden, waardoor zowel flexibiliteit voor onderzoek als betrouwbaarheid voor ondernemingen wordt geboden in één enkel platform.
Momenteel geoptimaliseerd voor Azure, maar MCP- en A2A-protocollen maken cross-cloud toolintegratie mogelijk met aanvullende connectorconfiguratie.
Stap-voor-stap redeneringstrajecten, telemetrie op token-niveau en OpenTelemetry-exportmogelijkheden maken uitgebreide monitoring en debugging van agentgedrag mogelijk.
Ja, met Entra Agent ID, nalevingscontroles en gedetailleerde audittrails voldoet MAF aan de governancevereisten voor financiële diensten, gezondheidszorg en andere gereguleerde sectoren.
Migratie vereist refactoring naar nieuwe API-patronen en DSL-syntaxis, hoewel de kernconcepten vertrouwd blijven voor bestaande Semantic Kernel-ontwikkelaars.