Wichtigste Erkenntnisse
- MIT-Lizenz — vollständig kostenlos nutzbar, modifizierbar und self-hostbar, ohne Nutzungsgrenzen für das Framework selbst
- Von Microsoft entwickelt, durch Zusammenführung der früheren Projekte AutoGen (Microsoft Research) und Semantic Kernel (Microsoft) zu einer Plattform
- Public Preview am 1. Oktober 2025 angekündigt; Agent Framework 1.0 erreichte im April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit mit einer öffentlichen Zusage stabiler APIs und langfristigem Support
- Unterstützt Python und .NET (C#) bei allgemeiner Verfügbarkeit, mit Go als Public Preview
- Ergänzt graphbasierte Workflows für explizite Multi-Agenten-Orchestrierung gegenüber dem, was AutoGen und Semantic Kernel einzeln boten
- Läuft gegen Microsoft Foundry (früher Azure AI Foundry), Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama und andere Modellanbieter — nicht auf Microsoft-Modelle beschränkt
- Microsoft unterstützt AutoGen und Semantic Kernel weiterhin ausdrücklich als eigenständige Projekte, lenkt aber die meisten neuen Investitionen und neuen Nutzer zum Agent Framework
📍 In einem Satz
Microsoft Agent Framework ist ein kostenloses, MIT-lizenziertes, quelloffenes SDK für den Bau von KI-Agenten und Multi-Agenten-Workflows in Python und .NET, von Microsoft als vereinheitlichter Nachfolger sowohl von AutoGen als auch von Semantic Kernel entwickelt.
💬 In einfachen Worten
Statt zwischen Microsofts forschungsgetriebenem AutoGen (gut für experimentelle Multi-Agenten-Muster) oder dem enterprise-orientierten Semantic Kernel (gut für Produktionsstabilität) zu wählen, führt Microsoft Agent Framework beides in einem SDK zusammen — Sie erhalten einfache Agenten-Abstraktionen sowie enterprise-taugliches State-Management, Telemetrie und Typsicherheit in einem einzigen Paket.
📌Hinweis: Microsoft Agent Framework ist ein SDK, gegen das Sie Python- oder .NET-Code schreiben, keine herunterladbare App — es gibt keine GUI zum Installieren. Diese Bewertung behandelt das quelloffene Framework selbst sowie die optionalen kostenpflichtigen Azure-Dienste (Foundry Agent Service, Foundry Models), gegen die es laufen kann.
Wer hat Microsoft Agent Framework entwickelt, und warum gibt es es?
Microsoft hat Agent Framework entwickelt, um seine beiden separaten Agenten-Projekte, AutoGen und Semantic Kernel, zu einer einzigen unterstützten Plattform zusammenzuführen — Microsofts eigene Dokumentation beschreibt es als "den direkten Nachfolger, entwickelt von denselben Teams" hinter beiden Vorgängern. Semantic Kernel, erstmals 2023 als Open Source veröffentlicht, gab Microsoft ein enterprise-taugliches SDK zur Integration von LLMs in Anwendungen — sitzungsbasiertes State-Management, Typsicherheit, Filter, Telemetrie und breite Modell-/Embedding-Unterstützung — ausgerichtet auf Produktionsstabilität. AutoGen, entstanden bei Microsoft Research und über ein Forschungspapier vom August 2023 eingeführt, verfolgte den entgegengesetzten Ansatz: schnelllebige, forschungsgetriebene Multi-Agenten-Konversationsmuster, die Experimentierfreude über langfristige API-Stabilität stellten.
Bis Ende 2025 kam Microsoft zu der Einschätzung, dass der Betrieb zweier separater, unterschiedlich verwalteter Agenten-SDKs Verwirrung darüber stiftete, worauf man aufbauen sollte. Am 1. Oktober 2025 kündigte Microsoft Agent Framework als Public Preview an, kombinierte dabei ausdrücklich AutoGens einfache Agenten-Abstraktionen mit Semantic Kernels Enterprise-Funktionen und ergänzte graphbasierte Workflows für explizite Kontrolle über Multi-Agenten-Ausführungspfade — eine Fähigkeit, die keiner der Vorgänger allein bot. Agent Framework 1.0 erreichte im April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit, was Microsofts Ankündigung als "das produktionsreife Release: stabile APIs und eine Zusage für langfristigen Support" beschrieb. Microsoft lieferte danach weitere Komponenten — darunter einen "Agent Harness" für lange, mehrstufige Aufgaben mit Planung, Context Compaction und Observability —, der zusammen mit Hosted-Agent-Support bis August 2026 die allgemeine Verfügbarkeit erreichte.
Semantic Kernel Open Source
- Datum:
- 2023
- Bedeutung:
- Microsofts enterprise-taugliches LLM-Integrations-SDK erscheint öffentlich
AutoGen-Forschungspapier
- Datum:
- 2023-08
- Bedeutung:
- Microsoft Research stellt das Multi-Agenten-Konversationsframework vor, aus dem AutoGen wurde
Agent Framework Public Preview
- Datum:
- 2025-10-01
- Bedeutung:
- Microsoft kündigt die Zusammenführung von AutoGen und Semantic Kernel zu einem SDK an
Agent Framework 1.0 (GA)
- Datum:
- 2026-04
- Bedeutung:
- Produktionsreifes Release mit stabilen APIs und Zusage für langfristigen Support
BUILD-2026-Ergänzungen
- Datum:
- 2026-06
- Bedeutung:
- Agent Harness, GitHub-Copilot-SDK- und Claude-Agent-SDK-Konnektoren, CodeAct als Vorschau
Agent Harness & Hosted Agents GA
- Datum:
- 2026-08
- Bedeutung:
- Harness für lange Aufgaben und Managed Hosting für externe Frameworks erreichen allgemeine Verfügbarkeit
📌Hinweis: Microsofts eigene Dokumentation stellt klar, dass AutoGen und Semantic Kernel nicht eingestellt wurden — beide bleiben als separate Projekte verfügbar —, aber dass die meisten neuen Funktionsinvestitionen und Microsofts Empfehlung für neue Projekte inzwischen dem Agent Framework gelten. Siehe PromptQuorums AutoGen-Bewertung für den Wartungsmodus-Status des ursprünglichen AutoGen-Repositorys und seines unabhängigen AG2-Community-Forks.
Was ist Microsoft Agent Framework?
Microsoft Agent Framework ist ein quelloffenes SDK (MIT-Lizenz, github.com/microsoft/agent-framework) für den Bau von KI-Agenten und Multi-Agenten-Workflows, verfügbar für Python und .NET, mit Go in Public Preview. Es bietet vier Kernbereiche: einzelne Agenten, die Modelle und Tools aufrufen, einen zielgerichteten "Harness Agent" für lange, mehrstufige Aufgaben, graphbasierte Workflows zum Verbinden von Agenten und Funktionen über explizite Ausführungspfade sowie Integrationen mit Modellanbietern, Agenten-Diensten und Evaluationstools.
- Agenten: einzelne Komponenten, die ein LLM nutzen, um Eingaben zu verarbeiten, Tools und MCP-Server (Model Context Protocol) aufzurufen und Antworten zu erzeugen — mit Unterstützung für Microsoft Foundry, Anthropic, Azure OpenAI, OpenAI, Ollama und weitere Anbieter
- Harness Agent: ein rundum ausgestatteter Agent für lange, mehrstufige Aufgaben — Planung und To-do-Tracking, Context Compaction, Dateizugriff und Memory, Tool-Freigabe-Gating sowie integrierte Observability
- Workflows: funktionale und graphbasierte Orchestrierung, die mehrere Agenten und Funktionen über explizite Ausführungspfade verbindet, für Fälle, die mehr Kontrolle brauchen als ein einzelner autonomer Agent
- Sitzungsbasiertes State-Management: übernommen von Semantic Kernel, gibt Agenten dauerhaften Zustand über mehrere Runden hinweg, statt bei jedem Aufruf die vollständige Konversationshistorie erneut zu senden
- MCP- und A2A-Protokollunterstützung: Agenten können Tools über das Model Context Protocol bereitstellen oder nutzen und sich über das Agent-to-Agent-Protokoll mit anderen Agenten koordinieren
- Migrations-Tooling: offizielle Migrationsleitfäden sowohl von AutoGen als auch von Semantic Kernel, einschließlich Tooling, das bestehenden Code analysiert und einen schrittweisen Migrationsplan erstellt
Agenten vs. Workflows
Microsofts eigener Ratschlag: Nutzen Sie einen Agenten, wenn die Aufgabe offen oder konversationell ist und autonome Tool-Nutzung sowie Planung erfordert; nutzen Sie einen Workflow, wenn der Prozess klar definierte Schritte hat, explizite Kontrolle über die Ausführungsreihenfolge braucht oder mehrere Agenten oder Funktionen koordiniert werden müssen. Wenn eine einfache Funktion die Aufgabe erledigen kann, empfiehlt Microsofts Dokumentation, diese Funktion zu schreiben, statt zu einem Agenten zu greifen.
from agent_framework import Agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential
agent = Agent(
client=FoundryChatClient(
project_endpoint="https://your-foundry-service.services.ai.azure.com/api/projects/your-foundry-project",
model="your-deployed-model",
credential=AzureCliCredential(),
),
name="HelloAgent",
instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
)
result = await agent.run("What is the largest city in France?")
print(f"Agent: {result}")Wie viel kostet Microsoft Agent Framework?
Das Microsoft-Agent-Framework-SDK selbst ist kostenlos unter der MIT-Lizenz — Kosten entstehen durch den Modellanbieter und optional durch die Azure-Dienste, mit denen Sie es verbinden. Microsoft berechnet nichts für das Herunterladen, Self-Hosting oder den Betrieb des quelloffenen Frameworks gegen jeden unterstützten Modellanbieter, einschließlich Nicht-Microsoft-Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder einer lokalen Ollama-Instanz.
- Microsoft Agent Framework (das SDK): für immer kostenlos unter der MIT-Lizenz, ob self-hostet, kommerziell genutzt oder modifiziert
- Foundry Agent Service (Microsofts verwaltetes Agenten-Hosting auf Azure): keine zusätzlichen Kosten für das Erstellen oder Ausführen von Foundry-nativen Agenten mit Prompts und Workflows
- Modell-Tokens: separat abgerechnet über Microsoft Foundry Models, unabhängig davon, welches Agenten-SDK sie aufruft — die Preise variieren je nach Modell und ändern sich mit der Zeit, prüfen Sie daher vor der Budgetplanung die aktuelle Foundry-Models-Preisseite, statt sich auf eine feste Zahl hier zu verlassen
- Tool- und Wissensverbindungen: separate Kosten fallen für Verbindungen wie Grounding with Bing Search, Azure AI Search, Microsoft Fabric und SharePoint an, wenn ein Agent sie nutzt
- Integrierte Tools im Foundry Agent Service: File Search Storage (1 GB kostenlos, danach pro GB/Tag berechnet), Code Interpreter (pro Sitzung berechnet), Web Search und Custom Search (pro 1.000 Transaktionen berechnet)
- Hosted Agents auf Foundry (Ausführung von Microsoft Agent Framework, LangGraph oder anderen externen Frameworks auf verwalteten Containern): abgerechnet pro vCPU-Stunde und GiB-Speicher-Stunde statt als pauschale SDK-Gebühr
- Self-Hosting des Frameworks außerhalb von Azure (eigene Server oder eine andere Cloud) kostet, was auch immer an Rechenleistung und Modell-API-Nutzung Sie bereitstellen — Microsoft verlangt kein Azure für den Betrieb von Agent Framework
Komponente | Preis | Hinweise |
|---|---|---|
| Agent Framework SDK | Kostenlos (MIT-Lizenz) | Keine Kosten für Nutzung, Modifikation oder Self-Hosting |
| Foundry Agent Service | Keine zusätzliche Servicegebühr | Sie zahlen nur für genutzte Tokens und Tools |
| Modell-Tokens | Variiert je nach Modell | Abgerechnet über Foundry Models oder Ihren eigenen Anbieter |
| Hosted Agents (verwaltete Container) | Pro vCPU-Stunde / GiB-Stunde | Für den Betrieb von MAF auf Foundry-verwalteter Infrastruktur |
Preisstruktur geprüft anhand von Microsofts offizieller Foundry-Agent-Service-Preisseite und der Agent-Framework-Dokumentation, Stand September 2026. Azure-Preisseiten sind die einzige verbindliche Quelle für aktuelle Tarife — diese Bewertung wiederholt keine konkreten Preise pro Token, da sich diese unabhängig vom Framework ändern und modellspezifisch sind; prüfen Sie vor der Budgetplanung den aktuellen Azure-Preisrechner.
Wie installieren und starten Sie Microsoft Agent Framework?
Die Installation von Microsoft Agent Framework erfordert nur einen einzigen pip- oder dotnet-Befehl — für die Installation des SDKs selbst ist kein Azure-Konto nötig, wohl aber Zugangsdaten für den jeweiligen Modellanbieter.
- 1Installieren Sie das Paket für Ihre Sprache:
pip install agent-framework(Python) oderdotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease(.NET); Go ist übergo get github.com/microsoft/agent-framework-goals Public Preview verfügbar. - 2Richten Sie Zugangsdaten für einen Modellanbieter ein — Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama oder einen anderen unterstützten Anbieter. Agent Framework erfordert nicht speziell Azure — sowohl ein lokales Ollama-Modell als auch eine Nicht-Microsoft-Cloud-API funktionieren.
- 3Erstellen Sie einen Agenten, indem Sie einen Chat-Client für Ihren Anbieter instanziieren und ihn zusammen mit einem Namen und Anweisungen an die
Agent-Klasse (Python) oder denAIAgent-Typ (.NET) übergeben. - 4Rufen Sie den Agenten mit
.run()auf (nicht-streamend, vollständige Antwort auf einmal) oder mit dem streamenden Äquivalent für schrittweise Ausgabe. - 5Nutzen Sie für mehrstufige oder Multi-Agenten-Prozesse die Workflows-API, um Agenten und Funktionen über einen expliziten Graphen zu verbinden, statt sich auf einen einzelnen autonomen Agenten zu verlassen.
- 6Bei der Migration eines bestehenden Projekts nutzen Sie den Migrationsleitfaden von AutoGen oder den Migrationsleitfaden von Semantic Kernel — Microsoft stellt Tooling bereit, das bestehenden Code analysiert und einen Migrationsplan erstellt.
Brauche ich Azure, um Microsoft Agent Framework zu nutzen?
Nein. Das SDK verbindet sich mit Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama und weiteren Anbietern, sodass Sie es vollständig außerhalb von Azure betreiben können — etwa gegen ein lokales Ollama-Modell oder eine Nicht-Microsoft-Cloud-API — und nur dann Azure-Zugangsdaten brauchen, wenn Sie sich gezielt für ein von Microsoft Foundry gehostetes Modell oder den Foundry Agent Service entscheiden.
Liest Agent Framework automatisch eine .env-Datei für API-Schlüssel?
Nein — das ist eine dokumentierte Falle im Python-Paket. Sie müssen load_dotenv() selbst beim Anwendungsstart aufrufen oder Umgebungsvariablen direkt in Ihrer Shell oder IDE setzen, bevor Sie einen Client instanziieren.
Für wen eignet sich Microsoft Agent Framework?
Microsoft Agent Framework passt zu Teams, die ein einziges unterstütztes SDK wollen, das sowohl einfache tool-nutzende Agenten als auch explizite, graphbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung abdeckt — besonders für Teams, die bereits im Microsoft- oder Azure-Ökosystem investiert sind. Für Teams ohne Microsoft-Ökosystem-Bindung, die bereits mit einem anderen Framework produktiv sind, ist es die schwächere Wahl.
Nutzen Sie Microsoft Agent Framework, wenn
- Sie ein neues Agenten-Projekt im Python- oder .NET/Azure-Ökosystem starten und Microsoft-gestützten langfristigen API-Support statt eines Projekts im Wartungsmodus wollen
- Sie zuvor zwischen AutoGen und Semantic Kernel wählen mussten und keines der beiden allein ideal fanden — Agent Framework führt beide Fähigkeitensets zusammen
- Sie explizite, graphbasierte Kontrolle über Multi-Agenten-Ausführungsreihenfolge, Zustand oder Human-in-the-Loop-Checkpoints brauchen, zusätzlich zu einfachen autonomen Agenten
- Sie auf Microsoft Foundry mit verwaltetem Hosting (Foundry Agent Service oder Hosted Agents) bereitstellen wollen, aber nicht darauf angewiesen sind — Self-Hosting anderswo funktioniert ebenso
- Sie Agenten brauchen, die MCP (Model Context Protocol) sprechen oder sich mit anderen Agenten über das A2A-Protokoll (Agent-to-Agent) koordinieren
Vermeiden Sie Microsoft Agent Framework, wenn
- Sie eine etablierte, funktionierende AutoGen- oder Semantic-Kernel-Bereitstellung ohne dringenden Migrationsbedarf haben — beide bleiben unterstützt, und eine Migration verursacht echten technischen Aufwand
- Ihr Team keine sonstigen Microsoft-/Azure-Ökosystem-Bindungen hat und bereits mit einer ausgereiften Alternative wie LangGraph oder CrewAI produktiv ist
- Sie mehrjährige Produktionshistorie brauchen, um Stabilitätsversprechen zu bewerten — Agent Framework 1.0 ist ein junges Release mit einer erklärten Stabilitätszusage, aber noch keiner mehrjährigen Erfolgsbilanz
- Sie den kleinstmöglichen Abhängigkeits-Footprint für einen einzelnen Prompt-und-Antwort-Aufruf ohne Tools, Memory oder Orchestrierung wollen — ein direkter Modell-API-Aufruf hat weniger Overhead als jedes Agenten-Framework
Wann sollten Sie Microsoft Agent Framework NICHT nutzen?
Verzichten Sie auf Microsoft Agent Framework für einen einzelnen API-Aufruf an ein Modell ohne Tools, Memory oder mehrstufige Orchestrierung — der Abstraktions-Overhead überwiegt den Nutzen. Ein paar konkrete Situationen, in denen ein anderer Ansatz besser abschneidet.
- Ein Chatbot, der immer nur einen Prompt sendet und die rohe Antwort zurückgibt — rufen Sie stattdessen das SDK des Modellanbieters direkt auf, statt eine Agenten-Framework-Schicht hinzuzufügen
- Eine bestehende, stabile AutoGen- oder Semantic-Kernel-Anwendung ohne konkreten Anlass zur Migration — beide Projekte bleiben von Microsoft unterstützt, sodass eine Migration nur, um "das Neuere" zu nutzen, Risiko ohne konkreten Nutzen hinzufügt
- Ein Team, das vollständig auf eine Nicht-Microsoft-Cloud setzt und kein Interesse an Azure-Integration hat — LangGraph oder CrewAI haben eine längere, unabhängige Erfolgsbilanz außerhalb des Microsoft-Ökosystems
- Ein Projekt, das mehrjährige API-Stabilitätshistorie braucht, um eine Technologieentscheidung abzusichern — Agent Framework erreichte 2026 sein stabiles 1.0-Release, sodass die Zusage für langfristigen Support noch nicht über Jahre realen Einsatzes getestet wurde
- Nutzen Sie Microsoft Agent Framework stattdessen, wenn das Projekt tatsächlich Microsoft-gestützten Support, Azure-native Hosting-Optionen oder ein einzelnes SDK braucht, das sowohl einfache Agenten als auch explizite Multi-Agenten-Workflows abdeckt
Microsoft Agent Framework vs. Alternativen
Microsoft Agent Framework konkurriert mit anderen Agenten- und Orchestrierungs-Frameworks, einschließlich seiner beiden eigenen Vorgänger-Projekte, die Microsoft weiterhin separat unterstützt.
Tool | Interface | Lizenz | Träger | Am besten für |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET / Go (Preview) | MIT | Microsoft | Azure-native Agenten & Workflows |
| AutoGen | Python-Code | MIT / CC-BY | Microsoft Research (Wartungsmodus) | Bestehende AutoGen-Bereitstellungen |
| LangChain | Python-/JS-Code | MIT | LangChain Inc. (VC-finanziert) | Allzweck-LLM-Apps & Agenten |
| LangGraph | Python-/JS-Code | MIT | LangChain Inc. (VC-finanziert) | Graphbasierter Agenten-Zustand & Kontrolle |
| CrewAI | Python-Code | MIT | CrewAI Inc. (VC-finanziert) | Rollenbasierte Multi-Agenten-Crews |
Häufige Fehler bei der Bewertung von Microsoft Agent Framework
Diese Fehler entstehen dadurch, Agent Framework mit seinen Vorgängern zu verwechseln oder die tatsächlichen Betriebskosten falsch einzuschätzen.
Fehler 1: Annehmen, dass AutoGen oder Semantic Kernel eingestellt wurden
Microsofts eigene Dokumentation stellt klar, dass beide als separate, unterstützte Projekte verfügbar bleiben — Agent Framework führt ihre Fähigkeiten in einem SDK zusammen, aber bestehende AutoGen- oder Semantic-Kernel-Anwendungen müssen nicht sofort migriert werden. Die meisten neuen Funktionsinvestitionen und Microsofts Empfehlung für neue Projekte gelten inzwischen aber dem Agent Framework.
Fehler 2: Annehmen, die kostenlose MIT-Lizenz bedeute, dass der Produktivbetrieb von Agenten kostenlos ist
Das SDK verursacht keine Lizenzkosten, aber jeder Agent ruft weiterhin einen Modellanbieter auf, der pro Token abrechnet, und Azure-Add-ons wie Foundry-Tool-Verbindungen oder Hosted-Agent-Rechenleistung werden separat abgerechnet. "Kostenloses Framework" und "kostenloser Produktivbetrieb" sind unterschiedliche Aussagen.
Fehler 3: Agent Framework, AutoGen und Semantic Kernel als austauschbare Namen für dieselbe Sache behandeln
Sie teilen eine gemeinsame Herkunft und laut Microsoft dieselben zugrunde liegenden Teams, sind aber separate Codebasen mit unterschiedlichem Verwaltungsstatus (Agent Framework ist der aktiv weiterentwickelte Nachfolger; AutoGen und Semantic Kernel laufen als separate, unterschiedlich schnell voranschreitende Projekte weiter). Ein Tutorial oder Paket, das für eines geschrieben wurde, gilt nicht automatisch für ein anderes.
Häufig gestellte Fragen
Ist Microsoft Agent Framework kostenlos nutzbar?
Ja. Das SDK ist quelloffen unter der MIT-Lizenz und für jede Nutzung kostenlos, einschließlich kommerzieller Produkte, ohne Nutzungsgrenzen für das Framework selbst. Der Betrieb von Agenten gegen einen Modellanbieter oder Azure-Dienste verursacht separate, nutzungsabhängige Kosten.
Wer hat Microsoft Agent Framework entwickelt?
Microsoft hat Agent Framework entwickelt, in der eigenen Dokumentation beschrieben als direkter Nachfolger von AutoGen und Semantic Kernel, "entwickelt von denselben Teams" hinter beiden Vorgänger-Projekten.
Wie hängen Microsoft Agent Framework, AutoGen und Semantic Kernel zusammen?
Agent Framework führt beide Vorgänger in einem SDK zusammen: Es kombiniert AutoGens einfache Multi-Agenten-Abstraktionen mit Semantic Kernels enterprise-tauglichem State-Management, Typsicherheit und Telemetrie und ergänzt graphbasierte Workflows, die keiner der beiden allein bot. Microsoft stellt klar, dass weder AutoGen noch Semantic Kernel eingestellt wurde, doch die meisten neuen Investitionen gelten inzwischen dem Agent Framework.
Wann erreichte Microsoft Agent Framework die allgemeine Verfügbarkeit?
Microsoft kündigte Agent Framework am 1. Oktober 2025 als Public Preview an, und Agent Framework 1.0 erreichte im April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit, von Microsoft beschrieben als "das produktionsreife Release: stabile APIs und eine Zusage für langfristigen Support".
Welche Lizenz verwendet Microsoft Agent Framework?
MIT, direkt anhand der Lizenzdatei im GitHub-Repository microsoft/agent-framework geprüft — eine kostenlose, permissive Open-Source-Lizenz ohne Einschränkungen für kommerzielle oder self-gehostete Nutzung.
Braucht Microsoft Agent Framework Azure?
Nein. Es verbindet sich mit Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama und weiteren Modellanbietern und kann vollständig außerhalb von Azure betrieben werden. Azure-spezifische Kosten fallen nur an, wenn Sie Azure-gehostete Modelle oder den Foundry Agent Service wählen.
Wie viel kostet der Betrieb von Agenten auf Azure AI Foundry?
Es gibt keine zusätzliche Servicegebühr für das Erstellen oder Ausführen von Foundry-nativen Agenten. Sie zahlen separat für Modell-Tokens (abgerechnet über Foundry Models), jegliche Tool- oder Wissensverbindungen, die ein Agent nutzt, sowie für Hosted Agents, die externe Frameworks ausführen, Rechenkosten pro vCPU-Stunde und pro GiB-Speicher-Stunde. Prüfen Sie vor der Budgetplanung Microsofts aktuelle Preisseiten, da sich die Tarife ändern.
Sollte ich ein bestehendes AutoGen- oder Semantic-Kernel-Projekt auf Agent Framework migrieren?
Nicht zwingend sofort — Microsoft unterstützt beide Vorgänger weiterhin. Migrieren Sie, wenn Sie Fähigkeiten brauchen, die Agent Framework ergänzt (graphbasierte Workflows, einheitliches State-Management), oder Microsofts primäre laufende Investition nutzen wollen; Microsoft stellt offizielle Migrationsleitfäden und Tooling für beide Wege bereit.
Welche Sprachen unterstützt Microsoft Agent Framework?
Python und .NET (C#) bei allgemeiner Verfügbarkeit, mit einer Go-Implementierung als Public Preview, die noch keine deklarativen Agenten, RAG, CodeAct oder funktionalen Workflows umfasst.
Kann Microsoft Agent Framework Nicht-Microsoft-Modelle nutzen?
Ja. Zu den dokumentierten Modellanbietern zählen Anthropic, OpenAI und Ollama für lokale Modelle, zusätzlich zu Microsoft Foundry und Azure OpenAI — es ist nicht auf Microsoft-gehostete Modelle beschränkt.