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Microsoft Agent Framework a des intégrations avec de nombreux services, outils et protocoles différents.
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| Provider | Zones d’intégration |
|---|---|
| Microsoft Foundry | Modèles, agents managés, outils, RAG, mémoire, évaluation, observabilité, modèles locaux et agents hébergés |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI, Recherche Azure AI, Azure Cosmos DB, Azure Content Understanding, Microsoft Purview, Azure Monitor et Azure Functions |
| OpenAI | Inférence de modèle, outils hébergés, points de terminaison compatibles ChatKit et OpenAI |
| Anthropic | Modèles Claude, le SDK Claude Agent, Foundry, Bedrock et Vertex AI |
| Amazon Web Services | Amazon Bedrock et Anthropic Claude sur Bedrock |
| Google Gemini et Anthropic Claude sur Vertex AI | |
| Ollama | Inférence de modèle local via des clients natifs et compatibles OpenAI |
| Mistral | Incorporations de texte mistral |
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Intégrations d’UI Framework
| Infrastructure d’interface utilisateur | État de la version |
|---|---|
| AG-UI | Preview |
| ChatKit | Preview |
| DevUI | Preview |
Intégrations d’intergiciels
Intégrations d’évaluation
Magasins vectoriels
Microsoft Agent Framework prend en charge l’intégration à de nombreux magasins vectoriels différents. Elles peuvent être utiles pour effectuer une récupération augmentée (RAG) ou un stockage de mémoires.
Pour intégrer des magasins vectoriels, nous nous appuyons sur le 📦Microsoft. Package Extensions.VectorData.Abstractions qui fournit une couche unifiée d’abstractions pour interagir avec les magasins de vecteurs dans .NET. Ces abstractions vous permettent d’écrire du code simple et de haut niveau sur une SEULE API et de permuter le magasin vectoriel sous-jacent avec des modifications minimales apportées à votre application. Là où les composants Agent Framework s’appuient sur un magasin de vecteurs, ils utilisent ces abstractions pour vous permettre de choisir votre implémentation préférée.
Conseil / Astuce
Consultez la documentation Vector pour les applications IA .NET pour plus d’informations sur la façon d’ingérer des données dans un magasin vectoriel, générer des incorporations et effectuer des recherches vectorielles ou hybrides.
Implémentations d'abstraction de stockage de vecteurs
| Mise en œuvre | C# | Utilise le Kit de développement logiciel (SDK) officiellement pris en charge | Gestionnaire / Vendeur |
|---|---|---|---|
| Recherche Azure AI | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB MongoDB (vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB No SQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Élastique |
| En mémoire | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Neon Serverless Postgres | Utiliser le connecteur Postgres | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Volatile (en mémoire) | Obsolète (à utiliser en mémoire) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Important
Les abstractions d'implémentations de stockage de vecteurs sont développées par diverses sources. Tous les connecteurs ne sont pas gérés par Microsoft. Lorsque vous envisagez une implémentation, veillez à évaluer la qualité, la licence, le support, etc. pour vous assurer qu’elles répondent à vos besoins. Veillez également à consulter la documentation de chaque fournisseur pour obtenir des informations détaillées sur la compatibilité des versions.
Important
Certaines implémentations utilisent en interne des kits SDK de base de données qui ne sont pas officiellement pris en charge par Microsoft ou par le fournisseur de base de données. La colonne Utilisations SDK officiellement pris en charge indique quelles lignes utilisent des SDK pris en charge officiellement et lesquelles ne le sont pas.
Agent Framework prend en charge l'utilisation des collections VectorStore de Noyau sémantique pour fournir des fonctionnalités de stockage vectoriel aux agents. Consultez la documentation des connecteurs de stockage de vecteurs pour savoir comment configurer différentes collections de stockages vectoriels. Consultez Création d’un outil de recherche à partir d’un VectorStore pour plus d’informations sur l’utilisation de celles-ci pour RAG.
Note
La prise en charge de cette fonctionnalité dans Go sera disponible prochainement. Consultez le référentiel Agent Framework Go pour connaître l’état le plus récent.