Microsoft Agent Framework 概要

Microsoft Microsoft Agent Framework (MAF) 実験から本番環境までを繋ぐ、エンタープライズAIエージェントのための統一フレームワーク

なぜ新しいフレームワークが必要なのか？ AIエージェント開発の断片化という課題 研究/実験 AutoGen 革新的なマルチエージェント研究。実験には強いが、エンタープライズ機能は限定的。 開発者のジレンマ プロジェクトのフェーズごとにツールを使い分ける必要があり、プロトタイプから本番への移行に高い壁が存在。 本番/統合 Semantic Kernel エンタープライズ対応の安定したSDK。しかし、オーケストレーションの柔軟性に課題。

MAF: AutoGenの革新性とSemantic Kernelの堅牢性を、ひとつのフレームワークへ 研究/ 実験 AutoGen 開発者の ジレンマ Microsoft Agent Framework 開発者 本番/ 統合 Semantic Kernel シームレスな 本番環境 • MAFは、この「断片化」を解消するために生まれました。 • 研究レベルのイノベーションとエンタープライズグレードの安定性を統合。 • ローカルでのプロトタイピングから、Azure上でのスケーラブルなデプロイまで、一貫した開発体験を提供します。

Microsoft Agent Frameworkとは？ オープンソースSDK & ランタイム AIエージェントとマルチエージェントワークフローの構築を簡素化。 マルチ言語サポート Pythonと.NET (C#) に完全対応。 一貫したAPIを提供。 実績ある技術の統合 AutoGenとSemantic Kernelの長所を継承・発展。 エンタープライズ対応 観測性、耐久性、セキュリティを標準で提供。

エンタープライズ導入を支える4つの設計原則 Simple by Design 最小限のコードで、数分でエージェント構築を開始。 Scales with You 単一エージェントから始め、必要に応じて複雑なワークフローへ拡張可能。 Built on Proven Technology AutoGenとSemantic Kernelの最高の要素を基盤に構築。 Production Ready 観測性、評価、ホスティング機能を組み込み済み。

MAFエージェントのコア・アーキテクチャ Agent Thread 会話の履歴と状態を明示的に管理し、継続的な対話を実現。外部ストレージで永続化も可能。 AIAgent LLMを活用し、推論とアクション実行の中心となる。ステートレス設計。 Middleware リクエスト/レスポンスに介在し、ロギング、セキュリティチェック、例外処理などの横断的関事を処理。 Context Provider RAGパターンなどを通じて、エージェントに外部知識（メモリ）を提供。

複雑なプロセスをモデル化する、グラフベースのワークフロー 複数のエージェント、関数、人間による承認を組み合わせて、複雑なタスクを定義。 決定論的な制御: 監査やデバッグが容易になり、エージェントの振る舞いが予測可能。これは規制の厳しい業界で不可欠。 耐久性と回復力: チェックポイント機能により、長時間実行タスクの中断と再開が可能。 結合性: ワークフローをネストし、より洗練されたプロセスを構築。 データ抽出 エージェント 人間による レビュー レポート生成 エージェント 通知サービス

本番環境で求められるエンタープライズグレード機能 観測性 (Observability) OpenTelemetryとの標準統合により、分散トレーシングを実現。エージェントの意思決定プロセスを可視化。 耐久性 (Durability) チェックポイントと回復機能により、サーバー障害時でも長時間実行プロセスを確実に再開。 セキュリティとガバナンス (Security & Governance) Azure AI Foundryとの連携により、RBAC、コンテンツ安全性、ネットワーク隔離などを適用。

役割分担: 「構築」のMAF、「運用」のAzure AI Foundry シームレスな移行パス ローカル開発 (MAF SDK) ローカル環境でエージェントを構築・デバッグするための開発キット。 クラウド運用 (Azure AI Foundry) MAFで構築したエージェントをデプロイし、大規模に管理・運用・統制するためのクラウドプラットフォーム。 端的に言えば、MAFがエージェントの「構築」を支援し、Azure AI Foundryがその「運用管理」を支援します。

MAF、Semantic Kernel、AutoGenの機能比較 機能側面 Semantic Kernel (SK) AutoGen Microsoft Agent Framework (MAF) 焦点 エンタープライズコネクタ 研究発のオーケストレーション 革新性 + エンタープライズ対応の統一 オーケストレーション Kernel/Pluginベース イベント駆動型 グラフベースのTyped Workflow エージェント動作 (Default) Kernel経由 シングルターン マルチターン (ツール呼び出し完了まで継続) 状態管理 限定的 限定的 Agent Threadによる明示的な管理 観測性 テレメトリーあり 最小限 OpenTelemetryによる組み込み

すでに世界中のエンタープライズで活用されています KPMG スマート監査プラットフォーム「KPMG Clara AI」をMAF基盤で構築。規制された業界で不可欠なセーフガードを確保。 COMMERZBANK アバター駆動型の顧客サポートをMAFでパイロット。コンプライアンスに準拠した顧客対応を実現。 BMW テラバイト級の車両データを分析するマルチエージェントシステムを構築。設計サイクルを加速。

シンプル・バイ・デザイン: 最初のMAFエージェント Python: pip install agent-framework --pre .NET: dotnet add package Microsoft.Agents.AI python import os import asyncio from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient from azure.identity import AzureCliCredential async def main(): agent = AzureOpenAIResponsesClient( credential=AzureCliCredential() ).create_agent( name="HaikuBot", instructions="You are an upbeat assistant that writes beautifully.", ) print(await agent.run("Write a haiku about Microsoft Agent Framework.")) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

MAFの未来: Microsoftエコシステムとの連携 • MAFはスタンドアロンのフレームワークではありません。 • Microsoft 365 Agents SDKやCopilot Studioとの連携を計画。 • 将来的には、MAFで開発したエージェントをTeamsやCopilotなど、あらゆるチャネルに展開。 • これは、MicrosoftのAIエージェント戦略の中核をなすものです。 Microsoft AIエージェント戦略 MAF Microsoft Agent Framework (MAF) Microsoft 365 Microsoft Teams Microsoft Copilot

まとめ: なぜMAFを選ぶべきか 断片化の解消: AutoGenとSemantic Kernelを統合した、唯一のフレームワーク。 シームレスな開発体験: ローカルでの実験からクラウドでの本番運用まで一貫。 エンタープライズ対応: 観測性、耐久性、セキュリティを第一に設計。 高度なオーケストレーション: グラフベースのワークフローで複雑なビジネスプロセスを確実に自動化。 豊富なエコシステム: Azure AI FoundryやMicrosoft 365との深い連携。

さあ、始めましょう GitHubリポジトリ 公式ドキュメント Azureブログ github.com/microsoft/agent-framework learn.microsoft.com/agent-framework azure.microsoft.com/blog/introducing-microsoft-agent-framework あなたの最初のAIエージェントを構築する