本文译自微软官方博客 Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps ，有删减。微软 Agent Framework 融合了企业级基础与创新编排能力，为多智能体 AI 应用提供统一、开源的开发与运行平台，助力开发者从实验走向生产部署。
智能体（Agent）为何需要新框架
在过去一年，开发者们以多种形式探索着 AI 智能体。智能体不仅仅是聊天机器人或 Copilot，更是能够围绕目标推理、调用工具和 API、与其他智能体协作并动态适应的自主软件组件。无论是用于研究的 检索智能体、嵌入开发流程的 编码智能体，还是保障合规的 合规智能体，智能体正逐步成为应用逻辑的新一层。
然而，从原型到生产的道路并不平坦。许多流行的开源框架各自为政，API 和抽象层不统一，本地开发与云端部署难以无缝衔接。更重要的是，企业级能力如可观测性、合规钩子、安全性和持久化等特性在开源框架中往往缺失。
微软一直关注这些挑战。通过 Semantic Kernel，微软为开发者提供了稳定的 SDK，集成了企业系统、内容审核和遥测能力。微软研究院主导的 AutoGen 则带来了多智能体编排的创新模式，极大激发了社区活力。两者各有优势，但也存在短板。
开发者们常常提出：能否将 AutoGen 的创新与 Semantic Kernel 的信任和稳定性合二为一？
这正是 Microsoft Agent Framework 诞生的初衷。
Microsoft Agent Framework 简介
Microsoft Agent Framework 是一个开源 SDK 和运行时，让开发者能够轻松构建、部署和管理复杂的多智能体系统。它融合了 Semantic Kernel 的企业级基础 与 AutoGen 的创新编排能力，让团队无需在实验性和生产级之间做取舍。
在下表中，对比了三大框架的核心特性：
| Semantic Kernel | AutoGen | Microsoft Agent Framework | |
|---|---|---|---|
| 定位 | 稳定 SDK，企业级连接器、工作流与可观测性 | 实验性多智能体编排，源自研究 | 创新与企业级能力统一的 SDK |
| 互操作性 | 插件、连接器，支持 MCP、A2A、OpenAPI | 支持工具集成，缺乏标准化跨运行时协议 | 内置连接器，MCP + A2A + OpenAPI |
| 记忆能力 | 多种向量存储连接器与抽象（如 Elasticsearch、MongoDB） | 支持内存/缓冲历史及外部向量存储（ChromaDB、Mem0 等） | 可插拔记忆，支持多种存储，持久与自适应记忆，混合方案 |
| 编排能力 | 确定性 + 动态编排（Agent Framework、Process Framework） | 动态 LLM 编排（辩论、反思、主持/协作、群聊） | 确定性 + 动态编排（Agent Orchestration、Workflow Orchestration） |
| 企业级能力 | 遥测、可观测性、合规钩子 | 基础能力有限 | 可观测性、审批、CI/CD、持久化、状态恢复 |
使用 Microsoft Agent Framework，您将获得：
- 开放标准与互操作性 —— MCP、A2A 和 OpenAPI 让智能体具备可移植性和厂商中立性。
- 从研究到生产的通路 —— 微软研究院的前沿编排模式已准备好企业级落地。
- 社区驱动的可扩展性 —— 模块化设计，支持连接器、可插拔记忆、声明式智能体定义。
- 企业级能力 —— 内置可观测性、审批、安全与持久化。
值得注意的是，Microsoft Agent Framework 并非替代 Semantic Kernel 和 AutoGen，而是在其基础上融合创新。 它让开发者无需妥协即可从实验走向企业级部署。Agent Framework 同时支持 Agent Orchestration（LLM 驱动的创造性推理与决策）和 Workflow Orchestration（业务逻辑驱动的确定性多智能体工作流），让团队可根据场景选择灵活协作或结构化流程。
展望未来，Agent Framework 还将进一步整合微软智能体开发栈，包括与 Microsoft 365 Agents SDK 的集成，以及与 Azure AI Foundry Agent Service 的共享运行时。Microsoft 365 Agents SDK 是面向开发者的专业工具包，支持多渠道智能体开发与发布，并与 Copilot Studio 的低代码连接器和自定义引擎深度互通。通过与 Agent Framework 融合，并与 Foundry Agent Service 共享运行时，开发者将获得统一的抽象层，实现本地原型、遥测调试、无缝扩展到企业级托管与多渠道发布，无需重写代码。
下图展示了 Agent Framework 在微软智能体开发栈中的位置：
Agent Framework 的四大支柱
Agent Framework 的设计理念围绕四大核心支柱展开，分别是开放标准与互操作性、研究创新通道、可扩展社区驱动以及生产就绪能力。
开放标准与互操作性
智能体不是孤立存在的——它们需要连接数据、工具和彼此。Agent Framework 以开放标准为核心，开发者可自由选择集成方式，确保系统在不同框架和云环境下的可移植性。
- MCP（模型上下文协议）：智能体可动态发现并调用通过 MCP 暴露的外部工具或数据服务，无需自定义胶水代码。
- Agent-to-Agent（A2A）：智能体可通过结构化协议消息跨运行时协作，实现多智能体分工协作。
- OpenAPI 优先设计：任何带 OpenAPI 规范的 REST API 都可一键导入为可调用工具，无需手写封装。
- 云无关运行时：智能体可在容器、本地或多云环境运行，支持多种 SDK（Azure OpenAI、OpenAI 等），工具可通过 AIFunction 包装，快速连接外部 API。
最新版 VS Code AI Toolkit 集成了 Agent Framework，开发者可在本地创建、运行和可视化多智能体工作流，极大提升开发体验。
研究创新通道
Agent Framework 是连接研究创新与企业级生产的桥梁。许多多智能体 编排模式 源自微软研究院 AutoGen，Agent Framework 让这些创新在不牺牲稳定性、治理和性能的前提下落地。
框架支持以下多种编排模式：
- 顺序编排：逐步执行的工作流。
- 并发编排：智能体并行协作。
- 群聊编排：智能体集体头脑风暴。
- 交接编排：上下文变化时智能体间责任转移。
- Magentic 编排：管理者智能体动态维护任务清单，协调专用智能体（甚至人类）解决复杂问题。
Agent Framework 还提供实验性扩展包，让高级用户尝试微软研究院和社区的前沿能力，实验特性透明可见，成熟后自然并入主框架。
这些模式如今具备了持久性、可审计性和企业级控制，真正实现了“创新落地”。
可扩展、社区驱动
Agent Framework 100% 开源，模块化设计便于扩展、定制和社区贡献。
- 企业系统连接器：内置 Azure AI Foundry、Microsoft Graph、Microsoft Fabric、SharePoint、Oracle、Amazon Bedrock、MongoDB 及各类 SaaS 连接器，开箱即用。
- 可插拔记忆模块：支持 Redis 、Pinecone、Qdrant、Weaviate、Elasticsearch、Postgres 等多种存储，开发者自选后端。
- 声明式智能体：支持 YAML/JSON 定义提示词、角色和工具，便于版本管理和团队协作。
- 社区创新：框架鼓励社区贡献新编排策略、连接器和最佳实践。
Agent Framework 是活跃生态，持续吸收微软研究院和全球开源社区的创新。
生产就绪
Agent Framework 从一开始就面向企业级部署，提供端到端工具链和运行时，助力从原型到规模化落地，并深度集成 Azure AI Foundry 生态。
- 可观测性： OpenTelemetry 可追踪每一步操作，遥测数据可视化于 Azure AI Foundry 仪表盘。
- 安全云托管：原生支持 Azure AI Foundry，具备虚拟网络、角色权限、私有数据处理和内容安全。
- 安全与合规：集成 Azure AI Content Safety、Entra ID 认证和结构化日志，适用于受监管行业。
- 持久化能力：智能体线程和工作流可暂停、恢复、容错，确保大规模可靠运行。
- 人类审批：可为敏感操作设置人工审批，自动发起待审批请求，支持本地或远程工具调用。
- CI/CD 集成：直接集成 GitHub Actions 和 Azure DevOps，遥测数据流入 Azure Monitor 和 Application Insights，便于企业级部署和故障分析。
这些能力让开发者能够实现本地原型、遥测调试与企业级安全扩展的无缝衔接，满足现代 AI 系统的需求。
迈向 Microsoft Agent Framework
许多客户已在生产中使用 Semantic Kernel 或 AutoGen。两者仍将获得支持，但未来投资将聚焦于 Agent Framework。迁移过程非常顺畅，具体如下：
Semantic Kernel 用户：
- 迁移简单：用 Agent 和 Tool 替换 Kernel 和插件模式。
- .NET 开发者从 Microsoft.SemanticKernel.* 迁移到 Microsoft.Extensions.AI.*，智能体直接由 provider 创建，无需 Kernel 耦合。
- Python 开发者可安装完整包（pip install agent-framework）或按需安装组件（如 agent-framework-azure-ai、agent-framework-redis）。
- 智能体原生管理线程，简化调用（RunAsync / RunStreamingAsync），工具注册无需属性或插件封装。
- 现有向量存储（Azure AI Search、Postgres、Cosmos DB、Redis、Elasticsearch 等）继续通过连接器支持。
- Bing、Google、OpenAPI、Microsoft Graph 等插件可直接迁移为工具，通常通过 MCP 或 OpenAPI 暴露。
- 总结：更少样板代码，记忆管理更简单，对齐开放标准。
AutoGen 用户：
- AutoGen 的编排模式（GroupChat、GraphFlow、事件驱动运行时）已统一到 Agent Framework 的 Workflow 抽象下。
- AssistantAgent 直接映射为新的 ChatAgent，默认多轮对话，持续调用工具直至获得结果。
- FunctionTool 封装迁移为 @ai_function 装饰器，自动推断 schema，支持托管工具如代码解释器或网页搜索。
- 消息模型简化为统一的 ChatMessage 类型，角色明确（USER、ASSISTANT、TOOL、SYSTEM）。
- 编排从事件驱动转向类型化、图结构的 Workflow API，支持断点续训、人类审批等。
- 遥测更丰富，开箱即用支持 OpenTelemetry。
- 单智能体迁移仅需轻量重构，多智能体迁移可充分利用新 Workflow 模型的可组合性和持久性。
这种连续性让开发者既能保留现有投资，又能解锁新能力。Agent Framework 不是替代品，而是创新与稳定的自然进化。更多迁移信息见 官方文档 。
总结
Microsoft Agent Framework 以开放标准、创新编排、社区驱动和企业级能力为核心，打通了从原型到生产的全链路。它不仅融合了 Semantic Kernel 的稳定性与 AutoGen 的创新性，还为开发者提供了统一的开发体验和强大的生态支持。无论是企业级部署还是前沿创新，Agent Framework 都是构建多智能体 AI 应用的理想选择。