Microsofts inträde på marknaden för agentbaserad AI innebär en betydande förändring mot en demokratisering av utvecklingen av autonoma agenter.
Efter att ha bevittnat fragmenteringen mellan forskningsramverk som AutoGen och produktionsklara verktyg som Semantic Kernel, presenterade Microsoft en förhandsvisning av deras sammanslagning på Build 2025 och släppte den offentliga förhandsvisningen av Microsoft Agent Framework (MAF) den 1 oktober 2025.
Denna konsolidering åtgärdar en kritisk lucka där företag kämpade för att överbrygga banbrytande forskning med driftsäkerhet.
Så här fungerar det och vad du behöver veta.
Viktiga punkter
- Microsoft förenar AutoGen och Semantic Kernel i Microsoft Agent Framework.
- MAF förenklar agentutvecklingen med ett deklarativt SDK och flexibla integrationer.
- Företag får observabilitet, minnesstöd och efterlevnad via Azure-integration.
- Migreringen kräver omstrukturering och kan ge upphov till problem med leverantörsberoende eller kostnadsöverskådlighet.
Erbjuder Microsoft Agentic AI?
Ja, Microsoft erbjuder agentbaserad AI genom Microsoft Agent Framework (MAF), som presenterades offentligt den 1 oktober 2025 efter en första presentation på Build 2025.
Microsoft Agent Framework är en enhetlig plattform som slår samman Semantic Kernel och AutoGen till ett enda SDK och tillhandahåller deterministiska och dynamiska orkestreringsmönster, pluggbara minneslagrar och integrationer i företagsklass via Model Context Protocol och Agent-to-Agent-kommunikationsstandarder.
Ramverket eliminerar komplexiteten i att hantera separata verktyg samtidigt som det bibehåller den flexibilitet som utvecklare behöver för anpassade implementationer.
Denna enhetliga strategi lägger grunden för att utforska hur MAF fungerar under ytan för att leverera autonoma agentfunktioner.
Snabb översikt över funktioner: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework erbjuder omfattande funktionalitet under hela agentens livscykel, från utveckling till distribution och övervakning:
| Kapacitet | Detaljer |
|---|---|
| Enhetligt SDK | Ett enda bibliotek som kombinerar Semantic Kernel och AutoGen med deklarativa agentdefinitioner |
| Minnets integration | Förstahandsanslutning för Redis, med Pinecone, Qdrant och andra vektorlagrar tillgängliga via pluggbara anslutningar. |
| Verktygskoordinering | OpenAI-funktionsanrop, Azure AI-anslutningar och MCP-protokollstöd för externa API:er |
| Identitetshantering | Entra Agent ID tillhandahåller unika identiteter med Azure AD-integration för åtkomstkontroll. |
| Observerbarhet | Stegvisa resonemangsspår, token-telemetri och OpenTelemetry-exportfunktioner |
| Standardkompatibilitet | Inbyggt stöd för Model Context Protocol (MCP) och Agent-to-Agent (A2A)-kommunikation |
Denna tekniska grund gör MAF till både en utvecklingsplattform och en operativ runtime för distribution av företagsagenter.
Hur Microsoft Agent Framework fungerar under huven
MAF fungerar genom fem olika tekniska lager som samverkar för att möjliggöra autonomt beslutsfattande och utförande av uppgifter.
- Orchestration Layer: Använder deklarativ DSL med deterministiska och dynamiska planeringsmönster för samordning mellan flera agenter.
- Minneshantering: Stöder pluggbara lagringsplatser inklusive Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate och Elasticsearch för kontextpersistens.
- Verktygsintegration: Möjliggör OpenAI-funktionsanrop, OpenAPI-scheman och Azure AI-tjänstekopplingar genom standardiserade protokoll.
- Säkerhetsramverk: Implementerar Entra Agent ID för unika identiteter och integrerar efterlevnadskontroller via Azure AD.
- Observability Stack: Fångar steg-för-steg-resonemangsspår, token-telemetri och exporterar OpenTelemetry-data för övervakning.
Dessa arkitektoniska lager skapar en robust grund som balanserar flexibilitet med företagsstyrningskrav.
Viktiga styrkor och kritiska brister hos Microsoft Agentic AI
Microsoft Agent Framework utmärker sig genom att förena tidigare fragmenterade verktyg samtidigt som kompatibiliteten med öppna standarder bibehålls.
Ramverkets integration av Semantic Kernels produktionskapacitet med AutoGens forskningsinnovationer skapar ett övertygande värdeerbjudande för företag som söker både stabilitet och innovation.
MAF:s efterlevnad av Model Context Protocol och Agent-to-Agent-standarder säkerställer interoperabilitet mellan olika leverantörers ekosystem.
Organisationer som migrerar från befintliga Semantic Kernel- eller AutoGen-implementeringar står dock inför refaktoreringkostnader när de anpassar sig till nya mönster och API:er.
Ramverkets täta koppling till Azure-infrastrukturen skapar potentiella problem med leverantörsberoende, särskilt för multicloud-implementeringar.
Dessutom, även om observabilitetsfunktioner ger detaljerad telemetri, kan de medföra prestandaöverbelastning i scenarier med hög genomströmning, och prissättningen för varaktiga sessioner är fortfarande okänd, vilket komplicerar kostnadsplaneringen för långvariga agentarbetsflöden.
Prissättning och licensiering: Vad Microsoft tar betalt för Agentic AI
Microsoft använder konsumtionsbaserad fakturering via Azure AI Foundry Agent Service. Avgifter debiteras per modellanrop och verktygsutförande, medan detaljerade priser per token och varaktig session inte offentliggörs.
Denna metod möjliggör experimentering och skalbarhet efter användning, även om specifika prisnivåer fortfarande är konfidentiella i oktober 2025.
MAF-biblioteket är öppen källkod, vilket minskar hindren för initial utveckling och testning. Produktionsimplementeringar kräver dock Azure AI-tjänster, där kostnaderna ackumuleras genom modell-API-anrop, användning av anslutningar och hållbar sessionshantering.
Verkliga implementationer av Microsoft Agent Framework
Flera stora företag har antagit MAF för produktionsagentdistributioner, vilket visar att det är redo för företag i olika användningsfall.
Tidiga implementationer visar lovande resultat inom branscher med höga krav på regelefterlevnad:
- KPMG-implementering: Byggt revisionsklara multiagent-system med spårning av efterlevnad, vilket minskar kraven på manuell övervakning.
- Commerzbank-integration: Implementerade MAF för automatisering av arbetsflöden, vilket resulterade i mätbara effektivitetsvinster inom finansiella transaktioner.
- BMW Manufacturing: Implementerade agenter för diagnostiska arbetsflöden och utnyttjade MAF:s observerbarhet för kvalitetssäkringsprocesser.
Dessa implementationer lyfter fram MAF:s styrka i reglerade miljöer där revisionsspår och styrningskontroller är avgörande.
Roadmap och konkurrensutsikter för Microsoft Agentic AI
Microsofts strategiska vision för MAF betonar kontinuerlig integration med det bredare Azure-ekosystemet samtidigt som kompatibiliteten med öppna standarder bibehålls. Utvecklingstidsplanen visar stadiga framsteg mot funktioner av företagsklass.
Microsoft planerar att utöka integrationen med NVIDIA NIM-mikrotjänster och förbättra stödet för heterogena minnesarkitekturer. Roadmappen inkluderar ytterligare pluggbara planerare och inbyggt stöd för multicloud-anslutningar.
Denna strategiska positionering bibehåller Microsofts konkurrensfördelar samtidigt som den främjar ekosystemets tillväxt genom öppna standarder.
Kom igång med Microsoft Agentic AI i 7 steg
Implementering av MAF kräver systematisk konfiguration under utvecklings-, driftsättnings- och driftsfaserna.
- Installera beroenden: Ladda ner MAF SDK från GitHub och konfigurera din utvecklingsmiljö.
- Konfigurera Azure: Ställ in Azure AI Foundry-autentiseringsuppgifter och upprätta tjänsteanslutningar.
- Definiera agentschema: Skapa deklarativa agentdefinitioner med hjälp av MAF:s DSL-mönster.
- Konfigurera minneslagring: Anslut till Redis, Pinecone eller din föredragna vektordatabas.
- Implementera verktygskopplingar: Konfigurera MCP-kompatibla verktygsintegrationer för extern API-åtkomst.
- Implementera säkerhetskontroller: Konfigurera Entra Agent ID och upprätta säkerhetsåtgärder för efterlevnad.
- Aktivera övervakning: Aktivera OpenTelemetry-exporter och konfigurera observabilitetsdashboards.
Med rätt konfiguration och befintlig Azure-infrastruktur ser utvecklingsteamen vanligtvis de första resultaten inom några dagar, och full produktionsberedskap kan uppnås inom några veckor istället för månader.
Vanliga frågor
MAF förenar Semantic Kernel och AutoGen samtidigt som det bibehåller kompatibilitet med öppna standarder, vilket ger både forskningsflexibilitet och företagsstabilitet i en enda plattform.
För närvarande optimerat för Azure, men MCP- och A2A-protokoll möjliggör integration mellan olika molnverktyg med ytterligare konfiguration av anslutningar.
Stegvisa resonemangsspår, telemetri på token-nivå och OpenTelemetry-exportfunktioner möjliggör omfattande övervakning och felsökning av agentbeteende.
Ja, med Entra Agent ID, efterlevnadskontroller och detaljerade revisionsspår uppfyller MAF styrningskraven för finansiella tjänster, hälso- och sjukvård och andra reglerade sektorer.
Migreringen kräver omarbetning till nya API-mönster och DSL-syntax, men kärnkoncepten förblir bekanta för befintliga Semantic Kernel-utvecklare.