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IA e agenti

Microsoft Agent Framework: agenti e workflow in .NET

Il framework open source che unisce l'esperienza di Semantic Kernel e AutoGen per costruire agenti e sistemi multi-agente.

Microsoft Agent Framework: agenti e workflow in .NET

Il Microsoft Agent Framework è il framework open source di Microsoft, per .NET e Python, dedicato agli agenti di IA. Nasce dall'unione di due progetti: Semantic Kernel, solido e pensato per le aziende, e AutoGen, il laboratorio di ricerca sui sistemi multi-agente.

Gli agenti poggiano sulle astrazioni comuni di Microsoft.Extensions.AI.
Gli agenti poggiano sulle astrazioni comuni di Microsoft.Extensions.AI.

I concetti chiave

  • Agente: un modello linguistico con istruzioni, nome e strumenti, costruito sopra l'astrazione IChatClient.
  • Thread: la conversazione e il suo stato, che si possono conservare e riprendere.
  • Strumenti: funzioni C# e server MCP che l'agente può usare.
  • Workflow: grafi che collegano agenti e passaggi di codice, con schemi sequenziali, concorrenti, di passaggio di consegne e di chat di gruppo.

Un primo agente

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

IChatClient chatClient = CreaChatClient(); // Azure OpenAI, OpenAI, modello locale...

AIAgent assistente = chatClient.CreateAIAgent(
    name: "AssistenteOrdini",
    instructions: "Rispondi in italiano sullo stato degli ordini. Usa solo i dati restituiti dagli strumenti.",
    tools: [AIFunctionFactory.Create(StatoOrdine)]);

AgentThread thread = assistente.GetNewThread();
Console.WriteLine(await assistente.RunAsync("A che punto è l'ordine 4521?", thread));

[Description("Restituisce lo stato di un ordine dato il numero")]
static string StatoOrdine(int numero) => numero == 4521 ? "spedito ieri" : "non trovato";

Le API del framework sono ancora in rapida evoluzione: prima di adottarle in produzione conviene verificare la documentazione della versione in uso.

Cosa porta rispetto al codice fatto a mano

  • Gestione dello stato delle conversazioni e della memoria.
  • Workflow con punti di controllo, ripresa dopo un errore e intervento umano nei passaggi critici.
  • Integrazione con il Model Context Protocol per usare strumenti esterni in modo standard.
  • Osservabilità con OpenTelemetry: ogni passaggio di ogni agente è tracciato.

E Semantic Kernel?

I progetti esistenti basati su Semantic Kernel continuano a funzionare e sono supportati; il nuovo framework è la direzione per i nuovi progetti basati su agenti, con percorsi di migrazione documentati.

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