Outils et kits SDK de l’écosystème .NET + IA

L’écosystème .NET fournit plusieurs outils puissants, bibliothèques et services pour développer des applications IA. .NET prend en charge les connexions de modèle IA locales et cloud, plusieurs Kits de développement logiciel (SDK) pour divers services de base de données vectorielles et IA et d’autres outils pour vous aider à générer des applications intelligentes aux étendues et complexités variées.

Choisir l’outil à utiliser

Le tableau suivant recommande la technologie à utiliser en fonction de différents objectifs.

Objectif	Technologie à utiliser
Ajouter un comportement d’IA à une application	Utilisez Microsoft.Extensions.AI library (MEAI). Ajoutez des évaluations une fois que vous avez quelque chose de intéressant à mesurer.
Utiliser vos propres données	Utilisez Microsoft. Extensions.DataIngestion (MEDI) pour lire, segmenter ou enrichir du contenu. Utilisez ensuite Microsoft. Extensions.VectorData (MEVD) pour stocker et récupérer des vecteurs.
Partager ou consommer des fonctionnalités entre les clients IA	Utilisez un serveur MCP pour publier des fonctionnalités ou un client MCP pour les consommer.
Créer un système agentique	Utilisez Copilot SDK pour un harnais prêt à l’emploi ou Microsoft Agent Framework pour la poursuite, le routage ou les remises d’objectifs en plusieurs étapes.
Choisir un modèle d’hébergement ou d’exécution	Utilisez Azure AI Foundry pour le cloud managé, Foundry Local pour l’exécution locale ou sensible à la confidentialité, et Aspire pour les systèmes multiservices distribués.
Améliorer le flux de travail du développeur	Utilisez AI Toolkit.

La plupart des applications IA de production combinent plusieurs composants :

• Application de synthèse ou de conversation : MEAI + Évaluations
• Application RAG : MEDI + MEVD + MEAI
• Système multi-agent : MEAI + MAF + Aspire
• Interopérabilité des outils : MEAI + MCP Server + CLIENT MCP
• Application cloud d’entreprise : MEAI + Azure AI Foundry + Aspire
• Application d’abord locale : MEAI + Foundry Local + AI Toolkit (développement)

Utilisez ces règles pratiques pour choisir rapidement :

• Commencez par Microsoft.Extensions.AI pour la plupart des fonctionnalités IA au niveau de l’application.
• Ajoutez Microsoft.Extensions.DataIngestion et Microsoft.Extensions.VectorData lorsque vous fondez vos réponses sur vos propres données.
• Utilisez MCP lorsque les fonctionnalités doivent être partagées entre les limites du processus ou du produit.
• Passez à Agent Framework lorsque les instructions en une seule étape deviennent des flux de travail en plusieurs étapes.
• Ajoutez des évaluations une fois le comportement suffisamment utile pour mesurer et protéger contre les régressions.

bibliothèques de Microsoft.Extensions.AI

Microsoft.Extensions.AI est un ensemble de bibliothèques .NET de base qui fournissent une couche unifiée d’abstractions C# pour interagir avec les services IA, tels que les petits et les grands modèles de langage (SLMs et LLMs), les incorporations et les intergiciels. Ces API ont été créées en collaboration avec les développeurs dans l’écosystème .NET. Les API de bas niveau, telles que IChatClient et IEmbeddingGenerator<TInput,TEmbedding>, ont été extraites du noyau sémantique et déplacées dans l’espace Microsoft.Extensions.AI de noms.

Microsoft.Extensions.AI fournit des abstractions qui peuvent être implémentées par différents services, tout en respectant les mêmes concepts de base. Cette bibliothèque n’est pas destinée à fournir des API adaptées aux services d’un fournisseur spécifique. L’objectif est Microsoft.Extensions.AI d’agir comme une couche unifiante au sein de l’écosystème .NET, ce qui permet aux développeurs de choisir leurs infrastructures et bibliothèques préférées tout en garantissant une intégration et une collaboration transparentes dans l’écosystème.

MEAI offre aux développeurs .NET une abstraction propre pour l’interaction de modèle. Il s’intègre naturellement à l’injection de dépendances, à la configuration et aux architectures d’application existantes et est la première couche habituelle d’une application .NET compatible avec l’IA.

MEAI à lui seul n’est pas un framework d’agent. Une boucle d’appel unique, de conversation ou d’appel d’outil peut être créée avec MEAI sans devenir « agentique ». Lorsque le système a besoin d’une orchestration à plusieurs étapes dirigées par l’objectif, utilisez plutôt MAF .

Pour plus d’informations, consultez Microsoft.Extensions.AI vue d’ensemble.

Bibliothèques d’évaluation

La bibliothèque Microsoft.Extensions.AI.Evaluation library constitue la couche d’évaluation de la qualité et de régression pour les fonctionnalités d’IA développées avec la pile d’IA .NET. Le comportement de l’IA évolue rapidement à mesure que les instructions, les modèles et les outils évoluent. La bibliothèque d’évaluation permet aux équipes de comparer les résultats de manière reproductible et de détecter les régressions.

Pour plus d’informations, consultez les bibliothèques Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.

Microsoft.Extensions.DataIngestion (MEDI)

Microsoft. Extensions.DataIngestion est la couche d’ingestion et de préparation des données prêtes pour l’IA dans .NET.

De nombreuses applications IA échouent avant la récupération, car les données sont désordonnées, surdimensionnées ou mal structurées. La qualité d’ingestion affecte fortement la qualité des réponses en aval. MEDI prépare et structure les données que MEVD ou un autre magasin de données interroge ultérieurement.

Pour plus d’informations, consultez l’ingestion des données pour les applications IA.

Microsoft. Extensions.VectorData (MEVD)

Microsoft. Extensions.VectorData est la couche de stockage et de récupération de données vectorielles pour la recherche sémantique, la recherche de similarité et la mise au point dans .NET applications IA.

MEVD offre .NET applications un moyen cohérent d’utiliser des magasins vectoriels et aide à séparer le stockage vectoriel et les problèmes de récupération des problèmes d’appel de modèle.

Pour plus d’informations, consultez vue d’ensemble des magasins Vector.

Serveur MCP

Un serveur MCP expose des fonctionnalités telles que des outils, des ressources ou des invites sur le protocole de contexte de modèle afin que d’autres assistants, IDE et agents puissent les découvrir et les utiliser via un protocole standard.

Un serveur MCP transforme les fonctionnalités des applications en points de terminaison réutilisables destinés à l’IA. Elle réduit le travail d’intégration des outils dupliqués entre les assistants et crée une limite plus propre entre les fournisseurs de fonctionnalités et les consommateurs de capacités.

Un serveur MCP concerne les fonctionnalités de publication . Si la fonctionnalité n’est utilisée qu’à l’intérieur d’une application, l’appel de fonction in-process ordinaire est plus simple.

MCP Client

Un client MCP est le côté consommateur du protocole : il se connecte aux serveurs MCP et apporte ses fonctionnalités exposées dans une application, un assistant ou un runtime d’agent.

Un client MCP consiste à consommer des fonctionnalités, pas à les publier. Si tout ce dont l’application a besoin est local et s’exécute dans le même processus, un appel de fonction ou d’outils classique reste plus simple.

Pour plus d’informations, consultez Prise en main de MCP.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Microsoft Agent Framework est la couche d’orchestration pour les systèmes qui sont véritablement agentiques : ils poursuivent un objectif dans plusieurs étapes, prennent des décisions le long de la route, utilisent des outils et peuvent coordonner plusieurs agents.

Toutes les fonctionnalités d’IA n’ont pas besoin de MAF. Si un appel MEAI direct ou une boucle d’appel d’outil simple résout le problème, utilisez une approche plus simple. MAF importe quand la complexité de l’orchestration est le véritable défi, pas seulement l’accès aux modèles.

Pour plus d’informations, consultez Microsoft Vue d’ensemble d’Agent Framework.

Boîte à outils d’IA

AI Toolkit est un pack d’extensions pour VS Code destiné au développement en IA, qui accélère l’expérimentation de modèles, d’invites, d’agents et d’évaluations.

AI Toolkit n’est pas l’architecture de runtime principale pour l’application de production. Il complète MEAI, Évaluations et Foundry Local.

Pour plus d’informations, consultez AI Toolkit pour Visual Studio Code.

Kit de développement logiciel (SDK) Copilot

Copilot SDK est un harnais d’agent prédéfini et un runtime qui apporte des outils, un contexte et un outil automatique appelant hors de la boîte de dialogue.

Le SDK Copilot est plus prescriptif et davantage préconfiguré que MEAI. Si votre objectif est une architecture d’application entièrement personnalisée, la composition MEAI directe ou MAF peut être plus adaptée.

Pour plus d’informations, consultez le référentiel Copilot SDK.

Azure AI Foundry

Azure AI Foundry est la couche de plateforme cloud managée pour les solutions IA d’entreprise, avec deux fonctions principales : la gestion des modèles et les agents hébergés.

Azure AI Foundry n'est pas l'abstraction de programmation orientée application ; MEAI joue toujours ce rôle dans .NET code. Azure AI Foundry devient le bon choix lorsque la vraie question est de savoir où le modèle est exécuté et sous quels contrôles.

Pour plus d’informations, consultez la documentation Azure AI Foundry.

Fonderie Locale

Foundry Local est une option de développement local et de déploiement local pour les équipes qui doivent maintenir les charges de travail IA proches de l’ordinateur ou de l’environnement.

Foundry Local concerne le chemin de développement et de déploiement, et non l’architecture d’application de niveau supérieur elle-même. La migration du local vers le cloud n’est pas une migration simple à l’identique, il faut donc s’attendre à des différences en matière de fonctionnalités, de modèle d’hébergement et d’opérations.

Pour plus d’informations, consultez la documentation Foundry Local.

Aspire

Aspire est la couche d’orchestration, de câblage de service et d’observabilité pour les applications distribuées .NET, y compris les systèmes IA qui couvrent plusieurs services.

Les systèmes d’IA cessent souvent d’être « une seule application » dès lors qu’entrent en jeu la récupération de données, les outils, les passerelles et les services de traitement. Aspire aide les équipes à conserver ces parties compréhensibles et observables, et ses visuels facilitent le suivi des flux IA entre les services.

Aspire n’est pas spécifiquement le runtime d’IA ; il s’agit de la couche d’application multiservices qui l’entoure. Il ne remplace pas MEAI, MAF ou Azure AI Foundry.

Pour plus d’informations, voir la documentation Aspire.