Что это
Microsoft Agent Framework помогает разработчику собрать агента и определить, как он работает с инструментами и другими участниками процесса. Это библиотека, а не готовый чат или бесплатная модель. Вы выбираете модель, пишете приложение и решаете, какие действия ему разрешены.
В SDK есть сессии, контекст, графы процессов и взаимодействие нескольких агентов. Он продолжает подходы AutoGen и Semantic Kernel, но перенос существующего проекта не сводится к замене импорта. Сначала лучше собрать одного помощника без действий, а затем добавлять инструменты по одному.
Код распространяется под MIT. Модель, размещение и подключенные сервисы оплачиваются по своим условиям. Возможности отличаются между языками и версиями SDK; например, отдельный Go SDK находится в public preview. Проверяйте документацию именно своей среды.
Ключевые параметры
- Категория: Платформы AI-агентов
- Сложность: Для разработчика
- Запуск: Один рабочий день
- Open-source: Да
- Данные: Не известно
- Чувствительные данные: Только с настройками
Доступные модели и версии
Сильные стороны
- SDK отделяет агента, подключение модели и инструменты: состав процесса контролирует разработчик.
- Графы процессов позволяют задавать явные переходы, а не полагаться только на план модели.
- Сессии и поставщики контекста помогают организовать состояние разговора и память приложения.
- Поддержка нескольких провайдеров и OpenTelemetry облегчает выбор подключения и наблюдение за работой.
Ограничения
- Нужны навыки разработки, управление секретами и обработка ошибок, а не только системный промпт.
- Расходы на модели и инфраструктуру не входят в бесплатную лицензию SDK.
- API и набор возможностей нужно проверять для выбранного языка, пакета и версии.
- Инструменты могут менять реальные данные: подтверждение, права и ограничения нужно реализовать в приложении.
Как использовать
1. Подготовка. Выберите Python и отдельное окружение. Для первого примера используйте существующий учебный проект Microsoft Foundry, endpoint и имя развернутой в нем модели. Права и оплату этого проекта проверьте заранее.
2. Настройка. Установите agent-framework-foundry и azure-identity, выполните az login. Возьмите официальный пример Your first agent: Agent с FoundryChatClient и AzureCliCredential. Замените endpoint и model своими значениями. Инструкции: кратко пересказать входной текст без новых фактов. Файл .env сам по себе SDK не загружает.
3. Первый результат. Передайте три вымышленных факта о задаче через await agent.run и выведите ответ. Получите сводку из трех предложений. На этом этапе не подключайте почту, файловую запись или рабочую базу.
4. Проверка. Сверьте каждое предложение с входом, попробуйте пустой текст и запрос о неизвестном факте. Проверьте ошибки авторизации, расходы и отсутствие секретов в логах. Зафиксируйте версии зависимостей. Только затем добавляйте один учебный инструмент с явными правами и подтверждением значимых действий.
Доступ и оплата
- Модель оплаты: Open-source
- Бесплатный тариф: Да
- Работа в РФ: Нужно проверять
- VPN: Не известно
- Русский интерфейс: Не известно
- Русский язык: Не известно
Бесплатен SDK под MIT. Для примера с Foundry нужны свой проект, доступ к развернутой модели и соответствующие расходы. Можно выбрать другое поддерживаемое подключение, но код настройки и условия провайдера будут другими.
Когда не подходит
- Создать готового бота без программирования
- Получить бесплатные вычисления модели
- Перенести AutoGen или Semantic Kernel без адаптации кода
Альтернативы
LangGraph удобен для явных графов и состояния процесса. CrewAI ориентирован на совместную работу агентов. LangChain предоставляет компоненты LLM-приложения; выбирайте по управлению состоянием, провайдерам и сопровождению, а не числу агентов.
