Microsoft Agent Framework

微软正式推出 Agent Framework——一个用于构建 AI 智能体和多智能体工作流程的开源开发工具包，支持 Python 和 .NET 双平台。

它是 Semantic Kernel 与 AutoGen 的继任者，由同一团队打造，提供一个统一、可扩展且面向生产环境的 AI 智能体开发基础。通过融合前两者的核心理念并引入新能力，Agent Framework 成为微软未来 AI 智能体生态的官方推荐路径。

为什么需要 Agent Framework？

Semantic Kernel 和 AutoGen 在推动 AI 智能体概念普及方面发挥了重要作用：

• Semantic Kernel 提供了强大的插件集成、状态管理与企业级可观测性；
• AutoGen 推动了多智能体协作、动态对话编排等前沿实践。

但随着 AI 从实验走向落地，碎片化的工具链带来了挑战：

• 学习成本高
• 架构不一致
• 缺乏统一治理机制

为此，微软将两者优势整合，并在此基础上构建更现代的开发体验。
Agent Framework 不是另一个选择，而是下一代标准。

核心功能概览

Agent Framework 提供两大核心能力：

此外，框架还提供一系列基础组件，构成健壮 AI 应用的“积木”：

这些模块共同支持构建交互式、可追踪、可审计的企业级 AI 应用。

AI 智能体：让模型真正“行动起来”

什么是 AI 智能体？

AI 智能体是一个能够理解用户意图、自主决策、调用工具并返回结果的运行单元。其核心交互流程如下：

[用户输入] → [LLM] → [工具 / MCP 服务器] → [响应]

它不仅仅是聊天机器人，而是一个具备目标导向行为的智能实体。

何时使用 AI 智能体？

适用于以下场景：

• 输入非结构化，需动态解析（如客服咨询）
• 需要临时规划或多轮探索（如研究辅助）
• 涉及试错与反馈循环（如代码调试）

典型应用包括：

• 客户支持：处理多模态查询，调用知识库或 CRM 工具
• 教育辅导：个性化答疑，结合教材与学习进度
• 软件开发：生成代码、审查缺陷、执行测试
• 科研助手：检索文献、总结报告、整合信息

何时不应使用 AI 智能体？

如果任务具有以下特征，请优先考虑传统函数或脚本：

• 输入高度结构化
• 执行路径固定不变
• 对延迟或成本敏感

📌 原则：能写函数解决的问题，就不要交给 AI 智能体。你可以用 AI 来帮你写这个函数。

此外，单个智能体难以有效管理超过 20 个工具或跨多个系统的复杂流程。此时应转向“工作流程”。

工作流程：结构化编排复杂任务

什么是工作流程？

工作流程是一种预定义的执行序列，可包含 AI 智能体、普通函数、条件分支和人机交互节点。例如：

[智能体1：分析需求] → [函数：验证权限] → [智能体2：生成方案] → [人工审批] → [输出]

与纯智能体的“自由发挥”不同，工作流程强调可控性、可靠性和可预测性。

工作流程解决了哪些问题？

当任务涉及多个步骤、多方协作或长时间运行时，工作流程提供了关键支撑：

这使得工作流程成为实现企业级自动化（如审批流、运维响应、客户服务闭环）的理想载体。

安装与快速开始

Python

pip install agent-framework

.NET

dotnet add package Microsoft.Agents.AI

与现有项目的关系

微软已确认：

Semantic Kernel 和 AutoGen 进入维护模式。

这意味着：

• 不再新增功能
• 继续接收安全补丁与稳定性更新
• 无计划进行破坏性变更

但对于新项目，官方建议直接采用 Agent Framework，以获得更好的长期支持、统一架构和与 Azure AI Foundry 的深度集成。