Agent Framework von Microsoft für Agents

Microsoft Agent Framework: Framework für Multi-Agent-Systeme

Microsoft hat Agent Framework vorgestellt – ein Open-Source-Framework zum Erstellen agentischer Anwendungen, einschließlich Multi-Agent-Architekturen. Es ist eine Weiterentwicklung von Semantic Kernel und Nachfolger von AutoGen. Das Framework ermöglicht das Erstellen von Agenten-Graphen mit paralleler und sequentieller Aufgaben-Ausführung aus einem gemeinsamen Anfragepool.

Wichtigste Funktionen des Frameworks

Agent Framework ist für leichtgewichtige Entwicklung konzipiert. Agents integrieren sich mit Tools wie Web-Suche und werden in Workflows organisiert. Es unterstützt Handoff-Orchestrierung: Ein Agent übergibt die Kontrolle an einen anderen basierend auf Bedingungen und gibt sie bei Fertigstellung zurück.

Wichtige Funktionen:

• Agenten-Graphen: sequentielle und parallele Ausführung.
• Tool-Integration: AIFunctionFactory zum Verbinden externer APIs.
• Speicher und Zustand: SQLite-Unterstützung zum Speichern des Kontexts.
• Events: Event-Emission zur Überwachung von Workflows.

Das Framework eignet sich für Edge-Geräte: Tests zeigen, dass es auf einem Raspberry Pi 3B mit einem Telegram-Bot, SQLite-Speicher und fünf Agents ohne spürbare Verzögerungen läuft.

Erstellen eines Agents mit Tools

Der Agent wird über ChatClientAgent konfiguriert. Beispiel für einen Researcher-Agenten mit Web-Suche:

var researcher = new ChatClientAgent(chatClient,
    new ChatClientAgentOptions
    {
        Name = "Researcher",
        Description = "Web search, real-time information, weather, news, and general knowledge.",
        ChatOptions = new ChatOptions
        {
            Instructions = "Search the web for any real-time information",
            Tools = [ AIFunctionFactory.Create(webSearchTools.Search),]
        }
    });

Hier erhält der Agent Anweisungen und Tools zur Bearbeitung von Anfragen zu aktuellen Informationen.

Orchestrierung über Handoff

Für Multi-Agent-Workflows wird AgentWorkflowBuilder verwendet. Der Triage-Agent verteilt Aufgaben, und Handoff definiert Übergänge.

var workflow = AgentWorkflowBuilder
    .CreateHandoffBuilderWith(triage)
    .WithHandoffs(triage, [clerk, archivist, secretary, researcher])
    .WithHandoff(researcher, triage, "Hand back to Triage when done or if the request is not about search/information.")
    .WithHandoff(...)
    .EmitAgentResponseEvents(true)
    .Build();

Dieser Ansatz minimiert die Komplexität: Jeder Agent konzentriert sich auf seine Rolle und gibt die Kontrolle für irrelevante Anfragen an Triage zurück.

Praktische Anwendung

Das Framework wurde in einem Szenario für einen Heim-AI-Assistenten getestet:

• Oberfläche über Telegram-Bot.
• Speicher auf SQLite zur Kontext-Erhaltung.
• Fünf Agents: triage, clerk, archivist, secretary, researcher.
• Bereitstellung auf Raspberry Pi 3B – stabile Betriebsweise ohne Überlastung.

Diese Konfiguration demonstriert Skalierbarkeit für IoT- und ressourcenarme Umgebungen.

Wichtige Erkenntnisse

• Agent Framework entwickelt Semantic Kernel weiter, indem es native Multi-Agent-Unterstützung hinzufügt.
• Der Handoff-Mechanismus vereinfacht die Orchestrierung ohne benutzerdefinierten Code.
• Leichtgewichtig: Vollständiger Multi-Agent-Stack auf ARM-Geräten wie Raspberry Pi.
• Open Source zur Anpassung von Tools und Workflows.
• Event-Emission zur Integration mit Observability-Systemen.

— Editorial Team