Microsoft Agent Framework

Agent Framework iki birincil özellik kategorisi sunar:

Description
Temsilciler Girişleri işlemek, araçları ve MCP sunucularını çağırmak ve yanıtlar oluşturmak için LLM'leri kullanan tek tek aracılar. Microsoft Foundry, Anthropic, Azure OpenAI, OpenAI, Ollama ve more'ı destekler.
Iş akışı Çok adımlı görevler için etmenleri ve işlevleri tür güvenli yönlendirme, denetim noktası oluşturma ve insan müdahalesi desteğiyle bağlayan graf tabanlı iş akışları.

Çerçeve ayrıca model istemcileri (sohbet tamamlamaları ve yanıtları), durum yönetimi için bir aracı oturumu, aracı belleği için bağlam sağlayıcıları, aracı eylemlerini engellemek için ara yazılım ve araç tümleştirmesi için MCP istemcileri de dahil olmak üzere temel yapı taşları sağlar. Bu bileşenler birlikte etkileşimli, sağlam ve güvenli yapay zeka uygulamaları oluşturma esnekliği ve gücü sağlar.

Get started

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;

AIAgent agent = new AIProjectClient(
        new Uri("https://your-foundry-service.services.ai.azure.com/api/projects/your-foundry-project"),
        new AzureCliCredential())
    .AsAIAgent(
        model: "gpt-5.4-mini",
        instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the largest city in France?"));

pip install agent-framework

    from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
    from azure.identity import AzureCliCredential

    credential = AzureCliCredential()
    client = FoundryChatClient(
        project_endpoint="https://your-foundry-service.services.ai.azure.com/api/projects/your-foundry-project",
        model="gpt-5.4-mini",
        credential=credential,
    )

    agent = client.as_agent(
        name="HelloAgent",
        instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
    )

    # Non-streaming: get the complete response at once
    result = await agent.run("What is the largest city in France?")
    print(f"Agent: {result}")

İşte bu kadar, LLM'yi çağıran ve yanıt döndüren bir ajan. Buradan üretim uygulamaları oluşturmak için araçlar, çok aşamalı konuşmalar, ara yazılım ve iş akışlarıekleyebilirsiniz.

Uyarı

Agent Framework dosyaları otomatik olarak yüklemez.env. Uygulamanızın başında bir .env dosyasını kullanmak için load_dotenv() çağırın, veya ortam değişkenlerini doğrudan kabuğunuzda ya da IDE'nizde ayarlayın.

Başlarken — tam kılavuz

Aracılar ve iş akışları ne zaman kullanılır?

Aracıyı şu durumlarda kullanın:... Bir iş akışını şu durumlarda kullanın...
Görev açık uçlu veya sohbete dayalı İşlemin iyi tanımlanmış adımları vardır
Otonom araç kullanımına ve planlamasına ihtiyacınız var Yürütme sırası üzerinde açık denetime ihtiyacınız var
Tek bir LLM çağrısı (büyük olasılıkla araçlarla) yeterlidir Birden çok aracı veya işlev eşgüdümlü olmalıdır

Görevi işlemek için bir işlev yazabiliyorsanız, yapay zeka aracısı kullanmak yerine bunu yapın.

Neden Agent Framework?

Agent Framework, AutoGen'in basit aracı soyutlamalarını Semantik Çekirdek kurumsal özellikleriyle (oturum tabanlı durum yönetimi, tür güvenliği, ara yazılım, telemetri) birleştirir ve açık çok aracılı düzenleme için graf tabanlı iş akışları ekler.

Semantik Çekirdek ve AutoGen yapay zeka aracıları ve çok aracılı düzenleme kavramlarına öncülük etti. Ajan Çerçevesi, aynı ekipler tarafından oluşturulan doğrudan halefidir. AutoGen'in tek ve çok aracılı desenler için basit soyutlamalarını oturum tabanlı durum yönetimi, tür güvenliği, filtreler, telemetri ve kapsamlı model ve ekleme desteği gibi Semantik Çekirdek kurumsal sınıf özellikleriyle birleştirir. Bu ikisini birleştirmenin ötesinde Agent Framework, geliştiricilere çok aracılı yürütme yolları üzerinde açık denetim sağlayan iş akışlarının yanı sıra uzun süre çalışan ve döngüde insan olan senaryolar için sağlam bir durum yönetim sistemi sağlar. Kısacası, Agent Framework hem Semantik Çekirdek hem de AutoGen'in yeni neslidir.

Semantik Çekirdek veya AutoGen'den geçiş hakkında daha fazla bilgi edinmek için Semantik Çekirdek için Geçiş Kılavuzu ve AutoGen için Geçiş Kılavuzu'na bakın.

Hem Semantik Çekirdek hem de AutoGen açık kaynak topluluğundan önemli ölçüde yararlanmıştır ve Aracı Çerçevesi için de aynı durum beklenmektedir. Microsoft Agent Framework katkıları memnuniyetle karşılar ve yeni özellikler ve özelliklerle geliştirmeye devam edecektir.

Önemli

Üçüncü taraf sunucularla, aracılarla, kodlarla veya Azure Olmayan Doğrudan modellerle ("Üçüncü Taraf Sistemleri") çalışan uygulamalar oluşturmak için Microsoft Agent Framework kullanıyorsanız, bunu kendi riskinizle yaparsınız. Üçüncü Taraf Sistemler, Microsoft Ürün Koşulları kapsamında Microsoft Olmayan Ürünlerdir ve kendi üçüncü taraf lisans koşullarına tabidir. Kullanım ve ilişkili maliyetlerden siz sorumlusunuz.

Üçüncü Taraf Sistemlerle paylaşılan ve alınan tüm verileri gözden geçirmenizi ve verilerin işlenmesi, paylaşılması, saklanması ve konumuna yönelik üçüncü taraf uygulamaları konusunda bilgili olmanızı öneririz. Verilerinizin kuruluşunuzun Azure uyumluluk ve coğrafi sınırları dışında akıp akmayacağını ve ilgili etkileri ve uygun izinlerin, sınırların ve onayların sağlanıp sağlanmayacağını yönetmek sizin sorumluluğunuzdadır.

Microsoft Agent Framework kullanarak oluşturduğunuz uygulamaları belirli kullanım örnekleri bağlamında dikkatle gözden geçirmek ve test etmek ve tüm uygun kararları ve özelleştirmeleri yapmak sizin sorumluluğunuzdadır. Bu, metaprompt, içerik filtreleri veya diğer güvenlik sistemleri gibi sorumlu yapay zeka risk azaltmalarınızı uygulamayı ve uygulamalarınızın uygun kalite, güvenilirlik, güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılamasını sağlamayı içerir. Ayrıca bkz: Saydamlık hakkında SSS

Sonraki Adımlar

1. Adım: İlk Temsilciniz

Daha derine gidin:

  • Last updated on