A entrada da Microsoft na IA agentica representa uma mudança significativa em direção à democratização do desenvolvimento de agentes autônomos.
Depois de testemunhar a fragmentação entre estruturas de pesquisa como AutoGen e ferramentas prontas para produção como Semantic Kernel, a Microsoft apresentou uma prévia de sua unificação na Build 2025 e lançou a prévia pública do Microsoft Agent Framework (MAF) em 1º de outubro de 2025.
Essa consolidação aborda uma lacuna crítica em que as empresas tinham dificuldade para conciliar pesquisas de ponta com confiabilidade operacional.
Veja como funciona e o que você precisa saber.
Principais conclusões
- A Microsoft unifica o AutoGen e o Semantic Kernel no Microsoft Agent Framework.
- O MAF simplifica o desenvolvimento de agentes com um SDK declarativo e integrações flexíveis.
- As empresas ganham observabilidade, suporte de memória e conformidade por meio da integração com o Azure.
- A migração precisa de refatoração e pode levantar preocupações com relação ao aprisionamento tecnológico ou à visibilidade dos custos.
A Microsoft oferece Agentic AI?
Sim, a Microsoft oferece IA agentica por meio do Microsoft Agent Framework (MAF), com pré-visualização pública em 1º de outubro de 2025, após uma revelação inicial na Build 2025.
O Microsoft Agent Framework é uma plataforma unificada que combina o Semantic Kernel e o AutoGen em um único SDK, fornecendo padrões de orquestração determinísticos e dinâmicos, armazenamentos de memória plugáveis e integrações de nível empresarial por meio do Model Context Protocol e dos padrões de comunicação Agent-to-Agent.
A estrutura elimina a complexidade do gerenciamento de ferramentas separadas, mantendo a flexibilidade necessária aos desenvolvedores para implementações personalizadas.
Essa abordagem unificada estabelece a base para explorar como o MAF opera nos bastidores para fornecer recursos de agente autônomo.
Visão geral rápida dos recursos: Microsoft Agent Framework
O Microsoft Agent Framework oferece funcionalidade abrangente em todo o ciclo de vida do agente, desde o desenvolvimento até a implantação e o monitoramento:
| Capacidade | Detalhes |
|---|---|
| SDK unificado | Biblioteca única que combina Semantic Kernel e AutoGen com definições declarativas de agentes |
| Integração de memória | Conector próprio para Redis, com Pinecone, Qdrant e outros armazenamentos vetoriais disponíveis por meio de conectores plugáveis |
| Orquestração de ferramentas | Chamadas de função OpenAI, conectores Azure AI e suporte ao protocolo MCP para APIs externas |
| Gerenciamento de identidade | O Entra Agent ID fornece identidades exclusivas com integração do Azure AD para controle de acesso |
| Observabilidade | Rastros de raciocínio em nível de etapa, telemetria de token e recursos de exportação do OpenTelemetry |
| Conformidade com padrões | Suporte nativo para o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e comunicação Agente-para-Agente (A2A) |
Essa base técnica posiciona o MAF como uma plataforma de desenvolvimento e um tempo de execução operacional para implantações de agentes empresariais.
Como o Microsoft Agent Framework funciona nos bastidores
O MAF opera por meio de cinco camadas técnicas distintas que trabalham em conjunto para permitir a tomada de decisões e a execução de tarefas de forma autônoma.
- Camada de orquestração: usa DSL declarativo com padrões de planejamento determinísticos e dinâmicos para coordenação de múltiplos agentes.
- Gerenciamento de memória: Oferece suporte a armazenamentos conectáveis, incluindo Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate e Elasticsearch para persistência de contexto.
- Integração de ferramentas: permite chamadas de funções OpenAI, esquemas OpenAPI e conectores de serviço Azure AI por meio de protocolos padronizados.
- Estrutura de segurança: implementa o Entra Agent ID para identidades exclusivas e integra controles de conformidade por meio do Azure AD.
- Observability Stack: captura traços de raciocínio passo a passo, telemetria de tokens e exporta dados OpenTelemetry para monitoramento.
Essas camadas arquitetônicas criam uma base robusta que equilibra flexibilidade com os requisitos de governança empresarial.
Principais pontos fortes e lacunas críticas da IA Agentic da Microsoft
O Microsoft Agent Framework se destaca por unificar ferramentas anteriormente fragmentadas, mantendo a compatibilidade com padrões abertos.
A integração do framework das capacidades de produção do Semantic Kernel com as inovações de pesquisa do AutoGen cria uma proposta de valor atraente para empresas que buscam estabilidade e inovação.
A adesão do MAF ao Protocolo de Contexto de Modelo e aos padrões Agente-para-Agente garante a interoperabilidade entre os ecossistemas dos fornecedores.
No entanto, as organizações que estão migrando de implementações existentes do Semantic Kernel ou AutoGen enfrentam custos adicionais de refatoração à medida que se adaptam a novos padrões e APIs.
A estreita integração da estrutura com a infraestrutura do Azure cria potenciais preocupações com a dependência de fornecedores, especialmente para implantações em várias nuvens.
Além disso, embora os recursos de observabilidade forneçam telemetria detalhada, eles podem introduzir sobrecarga de desempenho em cenários de alto rendimento, e os preços para sessões duráveis permanecem não divulgados, complicando o planejamento de custos para fluxos de trabalho de agentes de longa duração.
Preços e licenciamento: o que a Microsoft cobra pelo Agentic AI
A Microsoft utiliza faturamento baseado no consumo por meio do Azure AI Foundry Agent Service. As cobranças são acumuladas por chamada de modelo e execução de ferramenta, enquanto as taxas detalhadas por token e sessão duradoura permanecem não publicadas.
Essa abordagem permite a experimentação e se adapta ao uso, embora os níveis específicos de preços permaneçam confidenciais até outubro de 2025.
A biblioteca MAF em si é de código aberto, reduzindo as barreiras ao desenvolvimento inicial e aos testes. No entanto, as implantações de produção exigem serviços de IA do Azure, onde os custos se acumulam por meio de chamadas de API de modelo, uso de conector e gerenciamento de sessão durável.
Implementações reais do Microsoft Agent Framework
Várias grandes empresas adotaram o MAF para implantações de agentes de produção, demonstrando sua prontidão empresarial em diversos casos de uso.
As primeiras implementações mostram resultados promissores em setores com alta exigência de conformidade:
- Implantação da KPMG: criou sistemas multiagentes prontos para auditoria com rastreamento de conformidade, reduzindo os requisitos de supervisão manual.
- Integração do Commerzbank: implementou o MAF para automação de fluxo de trabalho, alcançando ganhos mensuráveis de eficiência nas operações financeiras.
- BMW Manufacturing: Implantou agentes para fluxos de trabalho de diagnóstico, aproveitando a observabilidade do MAF para processos de garantia de qualidade.
Essas implantações destacam a força do MAF em ambientes regulamentados, onde trilhas de auditoria e controles de governança são fundamentais.
Roteiro e perspectivas competitivas para a IA Agentic da Microsoft
A visão estratégica da Microsoft para o MAF enfatiza a integração contínua com o ecossistema mais amplo do Azure, mantendo a compatibilidade com padrões abertos. O cronograma de desenvolvimento mostra um progresso constante em direção a recursos de nível empresarial.
Olhando para o futuro, a Microsoft planeja expandir a integração com os microsserviços NVIDIA NIM e aprimorar o suporte para arquiteturas de memória heterogêneas. O roteiro inclui planejadores plugáveis adicionais e suporte nativo para conectores multicloud.
Esse posicionamento estratégico mantém a vantagem competitiva da Microsoft, ao mesmo tempo em que promove o crescimento do ecossistema por meio de padrões abertos.
Introdução ao Microsoft Agentic AI em 7 etapas
A implementação do MAF requer uma configuração sistemática nas fases de desenvolvimento, implantação e operação.
- Instale as dependências: Baixe o MAF SDK do GitHub e configure seu ambiente de desenvolvimento.
- Configurar o Azure: Configure as credenciais do Azure AI Foundry e estabeleça conexões de serviço.
- Definir esquema do agente: crie definições declarativas do agente usando os padrões DSL do MAF.
- Configurar armazenamento de memória: Conecte-se ao Redis, Pinecone ou ao seu banco de dados vetorial preferido.
- Conectores de ferramentas de implementação: configure integrações de ferramentas compatíveis com MCP para acesso a API externa.
- Implemente controles de segurança: configure o Entra Agent ID e estabeleça barreiras de conformidade.
- Habilite o monitoramento: ative as exportações do OpenTelemetry e configure painéis de observabilidade.
Com a configuração adequada e a infraestrutura existente do Azure, as equipes de desenvolvimento geralmente veem os resultados iniciais em poucos dias, com a prontidão total para produção alcançada em semanas, em vez de meses.
Perguntas frequentes
O MAF unifica o Semantic Kernel e o AutoGen, mantendo a compatibilidade com padrões abertos e oferecendo flexibilidade de pesquisa e confiabilidade empresarial em uma única plataforma.
Atualmente otimizado para o Azure, embora os protocolos MCP e A2A permitam a integração de ferramentas entre nuvens com configuração adicional do conector necessária.
Rastros de raciocínio em nível de etapa, telemetria em nível de token e recursos de exportação do OpenTelemetry permitem o monitoramento e a depuração abrangentes do comportamento do agente.
Sim, com o Entra Agent ID, controles de conformidade e trilhas de auditoria detalhadas, o MAF atende aos requisitos de governança para serviços financeiros, saúde e outros setores regulamentados.
A migração requer refatoração para novos padrões de API e sintaxe DSL, embora os conceitos básicos permaneçam familiares aos desenvolvedores existentes do Semantic Kernel.