Wejście firmy Microsoft na rynek AI agentowej stanowi znaczący krok w kierunku demokratyzacji rozwoju autonomicznych agentów.
Po zaobserwowaniu rozdrobnienia między frameworkami badawczymi, takimi jak AutoGen, a gotowymi do produkcji narzędziami, takimi jak Semantic Kernel, firma Microsoft zaprezentowała ich ujednolicenie podczas konferencji Build 2025 i 1 października 2025 r. udostępniła publiczną wersję zapoznawczą Microsoft Agent Framework (MAF).
Konsolidacja ta wypełnia istotną lukę, która utrudniała przedsiębiorstwom połączenie najnowocześniejszych badań z niezawodnością operacyjną.
Oto jak to działa i co należy wiedzieć.
Najważniejsze informacje (klucz)
- Microsoft łączy AutoGen i Semantic Kernel w Microsoft Agent Framework.
- MAF upraszcza tworzenie agentów dzięki deklaratywnemu zestawowi SDK i elastycznej integracji.
- Dzięki integracji z platformą Azure Enterprise zyskują możliwość obserwacji, wsparcie pamięci i zgodność z przepisami.
- Migracja wymaga refaktoryzacji i może budzić obawy dotyczące uzależnienia od dostawcy lub widoczności kosztów.
Czy Microsoft oferuje sztuczną inteligencję opartą na agentach?
Tak, firma Microsoft oferuje agenticzną AI za pośrednictwem platformy Microsoft Agent Framework (MAF), której publiczna wersja zapoznawcza została udostępniona 1 października 2025 r. po premierze podczas konferencji Build 2025.
Microsoft Agent Framework to ujednolicona platforma, która łączy Semantic Kernel i AutoGen w jeden zestaw SDK, zapewniając deterministyczne i dynamiczne wzorce koordynacji, podłączalne pamięci masowe oraz integracje klasy korporacyjnej poprzez protokół Model Context Protocol i standardy komunikacji Agent-to-Agent.
Framework eliminuje złożoność zarządzania oddzielnymi narzędziami, zachowując jednocześnie elastyczność potrzebną programistom do niestandardowych wdrożeń.
To ujednolicone podejście stanowi ustawienie do zbadania, w jaki sposób MAF działa pod powierzchnią, aby zapewnić autonomiczne możliwości agentów.
Krótki przegląd możliwości: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework zapewnia kompleksową funkcję w całym cyklu życia agenta, od rozwoju po wdrożenie i monitorowanie:
| Możliwości | Szczegóły |
|---|---|
| Ujednolicony zestaw SDK | Pojedyncza biblioteka łącząca Semantic Kernel i AutoGen z deklaratywnymi definicjami agentów |
| Integracja pamięci | Własny łącznik dla Redis, z Pinecone, Qdrant i innymi magazynami wektorowymi dostępnymi za pośrednictwem łączników podłączanych |
| Koordynacja narzędzi | Wywołania funkcji OpenAI, łączniki Azure AI i wsparcie protokołu MCP dla zewnętrznych API |
| Zarządzanie tożsamością | Entra Agent ID zapewnia unikalne tożsamości dzięki integracji z usługą Azure AD w celu kontroli dostępu |
| Obserwowalność | Śledzenie rozumowania na poziomie kroków, telemetria tokenów i możliwości eksportu OpenTelemetry |
| Zgodność ze standardami | Natywne wsparcie protokołu Model Context Protocol (MCP) i komunikacji Agent-to-Agent (A2A) |
Ta podstawa techniczna umieszcza MAF w roli zarówno platformy programistycznej, jak i środowiska uruchomieniowego dla wdrożeń agentów w przedsiębiorstwach.
Jak działa Microsoft Agent Framework pod maską
MAF działa poprzez pięć odrębnych warstw technicznych, które współpracują ze sobą, umożliwiając autonomiczne podejmowanie decyzji i wykonywanie zadań.
- Warstwa koordynacyjna: Wykorzystuje deklaratywny DSL z deterministycznymi i dynamicznymi wzorcami planowania do koordynacji wielu agentów.
- Zarządzanie pamięcią: Wsparcie podłączalnych magazynów, w tym Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate i Elasticsearch, zapewniające trwałość kontekstu.
- Integracja narzędzi: Umożliwia wywoływanie funkcji OpenAI, schematy OpenAPI i łączniki usług Azure AI poprzez standardowe protokoły.
- Struktura bezpieczeństwa: Wdraża Entra Agent ID w celu zapewnienia unikalnych tożsamości i integruje kontrole zgodności za pośrednictwem Azure AD.
- Stos obserwowalności: rejestruje ślady rozumowania krok po kroku, telemetrię tokenów i eksportuje dane OpenTelemetry do monitorowania.
Te warstwy architektury tworzą solidną podstawę, która zapewnia równowagę między elastycznością a wymaganiami dotyczącymi zarządzania w przedsiębiorstwie.
Najważniejsze zalety i kluczowe braki sztucznej inteligencji Microsoft Agentic AI
Microsoft Agent Framework wyróżnia się w ujednolicaniu wcześniej rozdrobnionych narzędzi, zachowując jednocześnie zgodność z otwartymi standardami.
Integracja możliwości produkcyjnych Semantic Kernel z innowacjami badawczymi AutoGen tworzy atrakcyjną wartość dla przedsiębiorstw poszukujących zarówno stabilności, jak i innowacyjności.
Zgodność MAF z protokołem Model Context Protocol i standardami Agent-to-Agent zapewnia interoperacyjność między ekosystemami różnych dostawców.
Jednak organizacje migrujące z istniejących implementacji Semantic Kernel lub AutoGen muszą liczyć się z dodatkowymi kosztami refaktoryzacji, ponieważ muszą dostosować się do nowych wzorców i interfejsów API.
Ścisłe powiązanie frameworku z infrastrukturą Azure może budzić obawy dotyczące uzależnienia od dostawcy, szczególnie w przypadku wdrożeń wielochmurnych.
Ponadto, chociaż funkcje obserwowalności zapewniają szczegółową telemetrię, mogą one powodować obciążenie wydajności w scenariuszach o dużej przepustowości, a ceny za trwałe sesje pozostają nieujawnione, co komplikuje planowanie kosztów dla długotrwałych cykli pracy agentów.
Ceny i licencjonowanie: ile Microsoft pobiera za Agentic AI
Microsoft stosuje rozliczenia oparte na zużyciu za pośrednictwem usługi Azure AI Foundry Agent Service. Opłaty naliczane są za każde wywołanie modelu i wykonanie narzędzia, natomiast szczegółowe stawki za tokeny i trwałe sesje nie są publikowane.
Takie podejście umożliwia eksperymentowanie i skalowanie w zależności od wykorzystania, chociaż konkretne poziomy cenowe pozostają poufne od października 2025 r.
Sama biblioteka MAF jest otwarta, co zmniejsza bariery związane z początkowym rozwojem i testowaniem. Jednak wdrożenia produkcyjne wymagają usług Azure AI, gdzie koszty rosną przez wywołania API modelu, użycie łączników i zarządzanie trwałymi sesjami.
Praktyczne zastosowania platformy Microsoft Agent Framework
Kilka dużych przedsiębiorstw wdrożyło MAF do produkcji agentów, wykazując jego gotowość do zastosowania w różnych przypadkach użycia.
Wczesne wdrożenia przynoszą obiecujące wyniki w branżach o wysokich wymaganiach dotyczących zgodności:
- Wdrożenie KPMG: Stworzenie gotowych do audytu systemów wieloagentowych z funkcją śledzenia zgodności, ograniczających konieczność ręcznego nadzoru.
- Integracja z Commerzbankiem: Wdrożono MAF w celu automatyzacji cyklu pracy, osiągając wymierny wzrost wydajności operacji finansowych.
- BMW Manufacturing: Wdrożono agentów do cykli pracy związanych z diagnostyką, wykorzystując możliwości obserwacyjne MAF do procesów zapewnienia jakości.
Wdrożenia te podkreślają zalety MAF w środowiskach regulowanych, gdzie śledzenie audytowe i kontrole zarządzania mają ogromne znaczenie.
Plan działania i perspektywy konkurencyjności Microsoft Agentic AI
Strategiczna wizja Microsoftu dotycząca MAF kładzie nacisk na ciągłą integrację z szerszym ekosystemem Azure przy zachowaniu zgodności z otwartymi standardami. Oś czasu pokazuje stały postęp w kierunku osiągnięcia możliwości na poziomie przedsiębiorstwa.
W przyszłości Microsoft planuje rozszerzoną integrację z mikrousługami NVIDIA NIM oraz ulepszone wsparcie heterogenicznych architektur pamięci. Plan działania obejmuje dodatkowe planery typu plug-in oraz natywne wsparcie łączników wielochmurowych.
Takie strategiczne pozycjonowanie pozwala Microsoftowi utrzymać przewagę konkurencyjną, jednocześnie wspierając rozwój ekosystemu dzięki otwartym standardom.
Pierwsze kroki z Microsoft Agentic AI w 7 krokach
Wdrożenie MAF wymaga systematycznych ustawień na etapach rozwoju, wdrażania i eksploatacji.
- Zainstaluj zależności: Pobierz MAF SDK z GitHub i skonfiguruj swoje środowisko programistyczne.
- Konfiguracja platformy Azure: Skonfiguruj poświadczenia Azure AI Foundry i nawiąż połączenia z usługami.
- Definiowanie schematu agenta: Twórz deklaratywne definicje agentów przy użyciu wzorców DSL MAF.
- Konfiguracja pamięci masowej: Uruchom połączenie z Redis, Pinecone lub preferowaną bazą danych wektorowej.
- Wdrażanie łączników narzędzi: Ustawienie integracji narzędzi zgodnych z MCP w celu uzyskania dostępu do zewnętrznych API.
- Wdrażanie zabezpieczeń: Skonfiguruj identyfikator agenta Entra ID i ustal zasady zgodności.
- Włącz monitorowanie: Aktywuj eksport OpenTelemetry i skonfiguruj pulpity nawigacyjne obserwowalności.
Dzięki odpowiedniej konfiguracji i istniejącej infrastrukturze Azure zespoły programistów zazwyczaj widzą pierwsze wyniki w ciągu kilku dni, a pełna gotowość produkcyjna jest osiągalna w ciągu tygodni, a nie miesięcy.
Często zadawane pytania
MAF łączy Semantic Kernel i AutoGen, zachowując zgodność z otwartymi standardami, zapewniając zarówno elastyczność badawczą, jak i niezawodność korporacyjną w ramach jednej platformy.
Obecnie zoptymalizowany dla platformy Azure, chociaż protokoły MCP i A2A umożliwiają integrację narzędzi między chmurami przy wymaganej dodatkowej konfiguracji łącznika.
Śledzenie rozumowania na poziomie kroków, telemetria na poziomie tokenów i możliwości eksportu OpenTelemetry umożliwiają kompleksowe monitorowanie i debugowanie zachowania agenta.
Tak, dzięki Entra Agent ID, kontrolom zgodności i szczegółowym ścieżkom audytu, MAF spełnia wymagania dotyczące zarządzania w sektorze usług finansowych, opieki zdrowotnej i innych sektorach podlegających regulacjom.
Migracja wymaga refaktoryzacji do nowych wzorców API i składni DSL, chociaż podstawowe koncepcje pozostają znane obecnym programistom Semantic Kernel.