Microsoft'un ajan AI alanına girişi, otonom ajan geliştirmenin demokratikleşmesi yönünde önemli bir dönüşümü temsil ediyor.
AutoGen gibi araştırma çerçeveleri ile Semantic Kernel gibi üretime hazır araçlar arasındaki parçalanmayı gözlemleyen Microsoft, Build 2025'te bunların birleştirilmesini önizledi ve 1 Ekim 2025'te Microsoft Agent Framework (MAF) kamu önizlemesini yayınladı.
Bu konsolidasyon, kurumsal işletmelerin en son araştırmaları operasyonel güvenilirlikle birleştirmede zorlandıkları kritik bir boşluğu doldurmaktadır.
İşte nasıl işlediği ve bilmeniz gerekenler.
Anahtar Noktalar
- Microsoft, AutoGen ve Semantic Kernel'i Microsoft Agent Framework'te birleştiriyor.
- MAF, bildirimsel SDK ve esnek entegrasyonlarla ajan geliştirmeyi basitleştirir.
- Kurumlar, Azure entegrasyonları sayesinde gözlemlenebilirlik, bellek desteği ve uyumluluk elde eder.
- Geçiş, yeniden yapılandırma gerektirir ve tedarikçiye bağımlılık veya maliyet görünürlüğü ile ilgili endişeleri beraberinde getirebilir.
Microsoft, Agentic AI sunuyor mu?
Evet, Microsoft, Build 2025'te ilk kez tanıtıldıktan sonra 1 Ekim 2025'te genel önizlemesi yapılan Microsoft Agent Framework (MAF) aracılığıyla ajan AI sunmaktadır.
Microsoft Agent Framework, Semantic Kernel ve AutoGen'i tek bir SDK'da birleştiren, deterministik ve dinamik orkestrasyon modelleri, takılabilir bellek depoları ve Model Context Protocol ve Agent-to-Agent iletişim standartları aracılığıyla kurumsal düzeyde entegrasyonlar sağlayan birleşik bir platformdur.
Bu çerçeve, geliştiricilerin özel uygulamalar için ihtiyaç duydukları esnekliği korurken, ayrı araçları yönetmenin karmaşıklığını ortadan kaldırır.
Bu birleşik yaklaşım, MAF'ın otonom ajan yetenekleri sunmak için arka planda nasıl çalıştığını keşfetmenin ayarını oluşturur.
Hızlı Yetenek Özeti: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework, geliştirmeden dağıtım ve izlemeye kadar tüm ajan yaşam döngüsü boyunca kapsamlı fonksiyon sunar:
| Yetenek | Ayrıntılar |
|---|---|
| Birleştirilmiş SDK | Semantik Çekirdek ve AutoGen'i bildirimsel ajan tanımlarıyla birleştiren tek bir kütüphane |
| Bellek Entegrasyonu | Redis için birinci taraf konektör, Pinecone, Qdrant ve takılabilir konektörler aracılığıyla kullanılabilen diğer vektör depoları ile birlikte |
| Araç Koordinasyonu | OpenAI fonksiyon çağrıları, Azure AI bağlayıcıları ve harici API'ler için MCP protokol desteği |
| Kimlik Yönetimi | Entra Agent ID, erişim kontrolü için Azure AD entegrasyonları ile benzersiz kimlikler sağlar |
| Gözlemlenebilirlik | Adım düzeyinde akıl yürütme izleri, belirteç telemetri ve OpenTelemetry dışa aktarma yetenekleri |
| Standartlara Uyumluluk | Model Context Protocol (MCP) ve Agent-to-Agent (A2A) iletişimi için yerel destek |
Bu teknik temel, MAF'yi hem bir geliştirme platformu hem de kurumsal ajan dağıtımları için bir operasyonel çalışma zamanı olarak pozisyonlandırır.
Microsoft Agent Framework'ün Arka Planında Nasıl İşleyişi?
MAF, otonom karar verme ve görev yürütme işlemlerini mümkün kılmak için birlikte işleyen beş farklı teknik katman üzerinden çalışır.
- Orkestrasyon Katmanı: Çoklu ajan koordinasyonu için deterministik ve dinamik plan modellerine sahip bildirimsel DSL kullanır.
- Bellek Yönetimi: Bağlam kalıcılığı için Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate ve Elasticsearch dahil olmak üzere takılabilir depoları destekler.
- Araç Entegrasyonu: Standartlaştırılmış protokoller aracılığıyla OpenAI fonksiyon çağırma, OpenAPI şemaları ve Azure AI hizmet bağlayıcılarını etkinleştirir.
- Güvenlik Çerçevesi: Benzersiz kimlikler için Entra Agent ID'yi uygular ve Azure AD aracılığıyla uyumluluk kontrollerini entegre eder.
- Gözlemlenebilirlik Yığını: Adım adım akıl yürütme izlerini ve belirteç telemetrisini yakalar ve izleme için OpenTelemetry verilerini dışa aktarır.
Bu mimari katmanlar, esneklik ile kurumsal yönetişim gereksinimleri arasında denge sağlayan sağlam bir temel oluşturur.
Microsoft Agentic AI'nın Anahtar Güçlü Yönleri ve Önemli Eksiklikleri
Microsoft Agent Framework, açık standart uyumluluğunu korurken, önceden parçalanmış araçları birleştirme konusunda mükemmeldir.
Çerçevenin Semantic Kernel'in üretim yeteneklerini AutoGen'in araştırma yenilikleriyle entegrasyonları, hem istikrar hem de yenilik arayan kurumsal işletmeler için cazip bir değer oluşturur.
MAF'ın Model Context Protocol ve Agent-to-Agent standartlarına bağlılığı, satıcı ekosistemleri arasında birlikte çalışabilirliği garanti eder.
Ancak, mevcut Semantic Kernel veya AutoGen uygulamalarından geçiş yapan kuruluşlar, yeni modeller ve API'lere uyum sağlarken yeniden yapılandırma yüküyle karşı karşıya kalmaktadır.
Çerçevenin Azure altyapısıyla sıkı bir şekilde bağlantılı olması, özellikle çoklu bulut dağıtımları için potansiyel tedarikçi bağımlılığı endişeleri yaratmaktadır.
Ayrıca, gözlemlenebilirlik özellikleri ayrıntılı telemetri sağlarken, yüksek verimli senaryolarda performans yükü oluşturabilir ve uzun süreli oturumların fiyatlandırması açıklanmamış olduğundan, uzun süreli ajan ş akışları için maliyet planlaması karmaşık hale gelebilir.
Fiyatlandırma ve Lisanslama: Microsoft'un Agentic AI için talep ettiği ücretler
Microsoft , Azure AI Foundry Agent Service aracılığıyla tüketime dayalı faturalandırma kullanır . Ücretler, model çağrısı ve araç yürütme başına tahakkuk ederken, ayrıntılı belirteç başına ve kalıcı oturum ücretleri yayınlanmamaktadır.
Bu yaklaşım, deneme yapmaya olanak tanır ve kullanımla birlikte ölçeklenebilir, ancak belirli fiyatlandırma kademeleri Ekim 2025 itibarıyla gizli kalmaya devam etmektedir.
MAF kütüphanesi açık kaynaklıdır ve ilk geliştirme ve test aşamalarındaki engelleri azaltır. Ancak, üretim dağıtımları Azure AI hizmetlerini gerektirir ve bu hizmetlerde maliyetler model API çağrıları, bağlayıcı kullanımı ve kalıcı oturum yönetimi yoluyla birikir.
Microsoft Agent Framework'ün Gerçek Dünyadaki Uygulamaları
Birçok büyük şirket, üretim ajanı dağıtımları için MAF'yi benimsemiş ve çeşitli kullanım senaryolarında kurumsal kullanıma hazır olduğunu kanıtlamıştır.
Erken uygulamalar, uyumluluk gereksinimleri yüksek sektörlerde umut verici sonuçlar gösteriyor:
- KPMG Dağıtımı: Uyumluluk izleme özelliğine sahip, denetime hazır çoklu ajan sistemleri oluşturarak manuel denetim gereksinimlerini azalttı.
- Commerzbank Entegrasyonu: İş akışı otomasyonu için MAF'yi uygulayarak finansal işlemlerde ölçülebilir verimlilik artışları elde etti.
- BMW Manufacturing: Kalite güvence süreçleri için MAF'ın gözlemlenebilirliğinden yararlanarak tanılama ş akışları için ajanlar dağıttı.
Bu dağıtımlar, denetim izleri ve yönetişim kontrollerinin çok önemli olduğu düzenlenmiş ortamlarda MAF'ın gücünü vurgulamaktadır.
Microsoft Agentic AI için Yol Haritası ve Rekabetçi Outlook
Microsoft'un MAF için stratejik vizyonu, açık standart uyumluluğunu korurken daha geniş Azure ekosistemiyle sürekli entegrasyonu vurgulamaktadır. Geliştirme zaman çizelgesi, kurumsal düzeyde yeteneklere doğru istikrarlı bir ilerleme olduğunu göstermektedir.
Microsoft, gelecekte NVIDIA NIM mikro hizmetleriyle entegrasyonları genişletmeyi ve heterojen bellek mimarileri için desteği geliştirmeyi planlıyor. Yol haritasında ek takılabilir planlayıcılar ve yerel çoklu bulut bağlayıcı desteği de yer alıyor.
Bu stratejik pozisyon, Microsoft'un rekabet avantajını korurken, açık standartlar aracılığıyla ekosistemin büyümesini destekliyor.
7 Adımda Microsoft Agentic AI'ya Başlangıç
MAF'yi uygulamak, geliştirme, dağıtım ve operasyon aşamalarında sistematik bir kurulum gerektirir.
- Bağımlılıkları Yükleyin: GitHub'dan MAF SDK'yı indirin ve geliştirme ortamınızı yapılandırın.
- Azure'ı yapılandırın: Azure AI Foundry kimlik bilgilerini ayarlayın ve hizmet bağlantılarını kurun.
- Ajan Şemasını Tanımlayın: MAF'nin DSL kalıplarını kullanarak bildirimsel ajan tanımları oluşturun.
- Bellek Deposunu Yapılandırın: Redis, Pinecone veya tercih ettiğiniz vektör veritabanına bağlantı kurun.
- araç Bağlayıcılarını Uygulayın: *Harici API erişimi için MCP uyumlu araç entegrasyonlarını ayarlayın.
- Güvenlik Denetimlerini Dağıtın: Entra Agent ID'yi yapılandırın ve uyumluluk koruma önlemleri oluşturun.
- İzlemeyi etkinleştirin: OpenTelemetry dışa aktarımlarını etkinleştirin ve gözlemlenebilirlik gösterge panellerini yapılandırın.
Uygun yapılandırma ve mevcut Azure altyapısı ile geliştirme takımları genellikle birkaç gün içinde ilk sonuçları görür ve tam üretim hazırlığı aylar yerine haftalar içinde sağlanabilir.
Sık Sorulan Sorular
MAF, açık standart uyumluluğunu korurken Semantic Kernel ve AutoGen'i birleştirerek tek bir platformda hem araştırma esnekliği hem de kurumsal güvenilirlik sağlar.
Şu anda Azure için optimize edilmiştir, ancak MCP ve A2A protokolleri, ek konektör yapılandırması gerektiren bulutlar arası araç entegrasyonunu mümkün kılar.
Adım düzeyinde akıl yürütme izleri, belirteç düzeyinde telemetri ve OpenTelemetry dışa aktarma özellikleri, ajan davranışının kapsamlı bir şekilde izlenmesini ve hata ayıklanmasını sağlar.
Evet, Entra Agent ID, uyumluluk denetimleri ve ayrıntılı denetim izleri ile MAF, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve diğer düzenlemelere tabi sektörler için yönetişim gereksinimlerini karşılar.
Geçiş, yeni API modellerine ve DSL sözdizimine yeniden düzenleme gerektirir, ancak temel kavramlar mevcut Semantic Kernel geliştiricileri için tanıdık kalır.