Points clés
- Licence MIT — totalement gratuite à utiliser, modifier et auto-héberger, sans limite d'usage sur le framework lui-même
- Construit par Microsoft, faisant converger ses précédents projets AutoGen (Microsoft Research) et Semantic Kernel (Microsoft) en une seule plateforme
- Préversion publique annoncée le 1er octobre 2025 ; Agent Framework 1.0 a atteint la disponibilité générale en avril 2026 avec un engagement public sur la stabilité des API et un support à long terme
- Prend en charge Python et .NET (C#) en disponibilité générale, avec Go disponible en préversion publique
- Ajoute des workflows basés sur des graphes pour une orchestration multi-agents explicite, en plus de ce qu'offraient individuellement AutoGen et Semantic Kernel
- Fonctionne avec Microsoft Foundry (anciennement Azure AI Foundry), Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama et d'autres fournisseurs de modèles — sans dépendance exclusive aux modèles Microsoft
- Microsoft continue explicitement de soutenir AutoGen et Semantic Kernel comme projets distincts, mais oriente l'essentiel des nouveaux investissements et des nouveaux utilisateurs vers Agent Framework
📍 En une phrase
Microsoft Agent Framework est un SDK open source gratuit sous licence MIT pour construire des agents IA et des workflows multi-agents en Python et .NET, créé par Microsoft comme successeur unifié à la fois d'AutoGen et de Semantic Kernel.
💬 En termes simples
Plutôt que de choisir entre l'AutoGen de Microsoft, orienté recherche (adapté aux schémas multi-agents expérimentaux), ou son Semantic Kernel orienté entreprise (adapté à la stabilité en production), Microsoft Agent Framework fusionne les deux en un seul SDK : vous obtenez des abstractions d'agents simples ainsi que la gestion d'état, la télémétrie et la sécurité de type de niveau entreprise dans le même paquet.
📌Remarque: Microsoft Agent Framework est un SDK contre lequel vous écrivez du code Python ou .NET, pas une application à télécharger — il n'y a pas d'interface graphique à installer. Cet avis couvre le framework open source lui-même ainsi que les services Azure payants optionnels (Foundry Agent Service, Foundry Models) contre lesquels il peut s'exécuter.
Qui a créé Microsoft Agent Framework, et pourquoi existe-t-il ?
Microsoft a construit Agent Framework pour fusionner ses deux projets d'agents distincts, AutoGen et Semantic Kernel, en une seule plateforme supportée — la documentation officielle de Microsoft le décrit comme "le successeur direct, créé par les mêmes équipes" que celles derrière les deux prédécesseurs. Semantic Kernel, publié pour la première fois en open source en 2023, a donné à Microsoft un SDK de niveau entreprise pour intégrer des LLM dans des applications — gestion d'état par session, sécurité de type, filtres, télémétrie et large prise en charge de modèles/embeddings — visant la stabilité en production. AutoGen, né chez Microsoft Research et introduit via un article de recherche d'août 2023, a pris l'approche inverse : des schémas de conversation multi-agents rapides et orientés recherche, privilégiant l'expérimentation à la stabilité des API sur le long terme.
Fin 2025, Microsoft a jugé que maintenir deux SDK d'agents séparés et gouvernés différemment créait de la confusion sur celui à privilégier. L'entreprise a annoncé Agent Framework en préversion publique le 1er octobre 2025, combinant explicitement les abstractions d'agents simples d'AutoGen avec les fonctionnalités entreprise de Semantic Kernel, et ajoutant des workflows basés sur des graphes pour un contrôle explicite des chemins d'exécution multi-agents — une capacité qu'aucun des deux prédécesseurs n'offrait seul. Agent Framework 1.0 a atteint la disponibilité générale en avril 2026, décrite par l'annonce de Microsoft comme "la version prête pour la production : des API stables et un engagement de support à long terme". Microsoft a ensuite continué à livrer d'autres composants — dont un "Agent Harness" pour les tâches longues et multi-étapes avec planification, compaction du contexte et observabilité —, qui, avec le support des agents hébergés, a atteint la disponibilité générale d'ici août 2026.
Semantic Kernel passe open source
- Date:
- 2023
- Signification:
- Le SDK d'intégration LLM de niveau entreprise de Microsoft sort publiquement
Article de recherche AutoGen
- Date:
- 2023-08
- Signification:
- Microsoft Research présente le framework de conversation multi-agents devenu AutoGen
Préversion publique d'Agent Framework
- Date:
- 2025-10-01
- Signification:
- Microsoft annonce la convergence d'AutoGen et de Semantic Kernel en un seul SDK
Agent Framework 1.0 (GA)
- Date:
- 2026-04
- Signification:
- Version prête pour la production, avec API stables et engagement de support à long terme
Ajouts BUILD 2026
- Date:
- 2026-06
- Signification:
- Agent Harness, connecteurs GitHub Copilot SDK et Claude Agent SDK, CodeAct en avant-première
GA Agent Harness & Hosted Agents
- Date:
- 2026-08
- Signification:
- Le harness pour tâches longues et l'hébergement géré pour frameworks externes atteignent la disponibilité générale
📌Remarque: La documentation officielle de Microsoft précise qu'AutoGen et Semantic Kernel ne sont pas abandonnés — les deux restent disponibles comme projets distincts —, mais que l'essentiel des nouveaux investissements et la recommandation de Microsoft pour les nouveaux projets vont désormais à Agent Framework. Voir l'avis AutoGen de PromptQuorum pour le statut de mode maintenance du dépôt AutoGen original et de son fork communautaire indépendant AG2.
Qu'est-ce que Microsoft Agent Framework ?
Microsoft Agent Framework est un SDK open source (licence MIT, github.com/microsoft/agent-framework) pour construire des agents IA et des workflows multi-agents, disponible pour Python et .NET, avec Go en préversion publique. Il fournit quatre domaines principaux : des agents individuels qui appellent des modèles et des outils, un "Harness Agent" clé en main pour les tâches longues et multi-étapes, des workflows basés sur des graphes pour connecter agents et fonctions via des chemins d'exécution explicites, et des intégrations avec des fournisseurs de modèles, des services d'agents et des outils d'évaluation.
- Agents : composants individuels qui utilisent un LLM pour traiter une entrée, appeler des outils et des serveurs MCP (Model Context Protocol), et générer des réponses — avec prise en charge de Microsoft Foundry, Anthropic, Azure OpenAI, OpenAI, Ollama et d'autres fournisseurs
- Harness Agent : un agent tout-en-un pour les tâches longues et multi-étapes — planification et suivi de tâches, compaction du contexte, accès aux fichiers et mémoire, validation des outils avant exécution, et observabilité intégrée
- Workflows : orchestration fonctionnelle et basée sur des graphes qui connecte plusieurs agents et fonctions via des chemins d'exécution explicites, pour les cas nécessitant plus de contrôle qu'un agent autonome unique
- Gestion d'état par session : héritée de Semantic Kernel, donnant aux agents un état durable entre les échanges plutôt que de renvoyer l'historique complet de la conversation à chaque appel
- Prise en charge des protocoles MCP et A2A : les agents peuvent exposer ou consommer des outils via le Model Context Protocol et se coordonner avec d'autres agents via le protocole Agent-to-Agent
- Outillage de migration : guides de migration officiels depuis AutoGen et depuis Semantic Kernel, avec des outils qui analysent le code existant et génèrent un plan de migration étape par étape
Agents vs. workflows
La recommandation officielle de Microsoft : utilisez un agent lorsque la tâche est ouverte ou conversationnelle et nécessite une utilisation autonome d'outils et de la planification ; utilisez un workflow lorsque le processus a des étapes bien définies, exige un contrôle explicite de l'ordre d'exécution, ou nécessite la coordination de plusieurs agents ou fonctions. Si une simple fonction peut traiter la tâche, la documentation de Microsoft recommande d'écrire cette fonction plutôt que de recourir à un agent.
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}")Combien coûte Microsoft Agent Framework ?
Le SDK Microsoft Agent Framework lui-même est gratuit sous licence MIT — le coût provient du fournisseur de modèle et, optionnellement, des services Azure auxquels vous le connectez. Microsoft ne facture rien pour télécharger, auto-héberger ou exécuter le framework open source contre n'importe quel fournisseur de modèle pris en charge, y compris des fournisseurs non-Microsoft comme OpenAI, Anthropic ou une instance Ollama locale.
- Microsoft Agent Framework (le SDK) : gratuit pour toujours sous licence MIT, qu'il soit auto-hébergé, utilisé commercialement ou modifié
- Foundry Agent Service (l'hébergement d'agents géré par Microsoft sur Azure) : aucun coût supplémentaire pour créer ou exécuter des agents natifs Foundry utilisant des prompts et des workflows
- Tokens de modèle : facturés séparément via Microsoft Foundry Models, quel que soit le SDK d'agent qui les appelle — les tarifs varient selon le modèle et évoluent dans le temps, consultez donc la page de tarification Foundry Models en direct avant d'établir un budget plutôt que de vous fier à un chiffre fixe ici
- Connexions d'outils et de connaissances : des frais séparés s'appliquent pour des connexions comme Grounding with Bing Search, Azure AI Search, Microsoft Fabric et SharePoint lorsqu'un agent les utilise
- Outils intégrés sur Foundry Agent Service : File Search Storage (1 Go gratuit, puis facturé par Go/jour), Code Interpreter (facturé par session), Web Search et Custom Search (facturés pour 1 000 transactions)
- Hosted Agents sur Foundry (exécution de Microsoft Agent Framework, LangGraph ou d'autres frameworks externes sur des conteneurs gérés) : facturés à l'heure de vCPU et à l'heure de Gio de mémoire plutôt que via des frais de SDK forfaitaires
- L'auto-hébergement du framework entièrement hors d'Azure (vos propres serveurs, ou un autre cloud) coûte ce que vous provisionnez en calcul et en usage d'API de modèle — Microsoft n'exige pas Azure pour exécuter Agent Framework
Composant | Prix | Notes |
|---|---|---|
| SDK Agent Framework | Gratuit (licence MIT) | Aucun coût pour l'utiliser, le modifier ou l'auto-héberger |
| Foundry Agent Service | Pas de frais de service supplémentaires | Vous ne payez que les tokens et outils utilisés |
| Tokens de modèle | Varie selon le modèle | Facturés via Foundry Models ou votre propre fournisseur |
| Hosted Agents (conteneurs gérés) | Par heure de vCPU / heure de Gio | Pour exécuter MAF sur une infrastructure gérée par Foundry |
Structure tarifaire vérifiée sur la page officielle de tarification Foundry Agent Service de Microsoft et la documentation Agent Framework, à jour en septembre 2026. Les pages de tarification Azure sont la seule source faisant autorité pour les tarifs actuels — cet avis ne répète pas de chiffres précis par token, car ils évoluent indépendamment du framework et varient selon le modèle ; consultez le calculateur de tarifs Azure en direct avant d'établir un budget.
Comment installer et démarrer avec Microsoft Agent Framework ?
L'installation de Microsoft Agent Framework ne demande qu'une commande pip ou dotnet — aucun compte Azure n'est requis pour installer le SDK lui-même, bien que des identifiants soient nécessaires pour le fournisseur de modèle que vous connectez.
- 1Installez le paquet pour votre langage :
pip install agent-framework(Python) oudotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease(.NET) ; Go est disponible viago get github.com/microsoft/agent-framework-goen préversion publique. - 2Configurez les identifiants pour un fournisseur de modèle — Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama ou un autre fournisseur pris en charge. Agent Framework n'exige pas spécifiquement Azure ; un modèle Ollama local ou une API cloud non-Microsoft fonctionnent tous les deux.
- 3Créez un agent en instanciant un client de chat pour votre fournisseur et en le passant, avec un nom et des instructions, à la classe
Agent(Python) ou au typeAIAgent(.NET). - 4Appelez l'agent avec
.run()(sans streaming, réponse complète en une fois) ou son équivalent en streaming pour une sortie incrémentale. - 5Pour les processus multi-étapes ou multi-agents, utilisez l'API Workflows pour connecter agents et fonctions via un graphe explicite plutôt que de vous reposer sur un seul agent autonome.
- 6En cas de migration d'un projet existant, utilisez le guide de migration depuis AutoGen ou le guide de migration depuis Semantic Kernel — Microsoft fournit un outillage qui analyse le code existant et génère un plan de migration.
Ai-je besoin d'Azure pour utiliser Microsoft Agent Framework ?
Non. Le SDK se connecte à Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama et d'autres fournisseurs, vous pouvez donc l'exécuter entièrement hors d'Azure — par exemple contre un modèle Ollama local ou une API cloud non-Microsoft — et vous n'avez besoin d'identifiants Azure que si vous choisissez spécifiquement un modèle hébergé par Microsoft Foundry ou le Foundry Agent Service.
Agent Framework lit-il automatiquement un fichier .env pour les clés API ?
Non — c'est un piège documenté du paquet Python. Vous devez appeler vous-même load_dotenv() au démarrage de l'application, ou définir les variables d'environnement directement dans votre shell ou votre IDE, avant d'instancier un client.
À qui s'adresse Microsoft Agent Framework ?
Microsoft Agent Framework convient aux équipes qui veulent un seul SDK supporté couvrant à la fois des agents simples utilisant des outils et une orchestration multi-agents explicite basée sur des graphes — en particulier les équipes déjà investies dans l'écosystème Microsoft ou Azure. C'est un choix plus faible pour les équipes sans lien avec l'écosystème Microsoft déjà productives sur un autre framework.
Utilisez Microsoft Agent Framework si
- Vous démarrez un nouveau projet d'agents dans l'écosystème Python ou .NET/Azure et voulez un support d'API à long terme soutenu par Microsoft plutôt qu'un projet en mode maintenance
- Vous hésitiez auparavant entre AutoGen et Semantic Kernel sans trouver l'un ou l'autre idéal seul — Agent Framework fusionne les deux ensembles de capacités
- Vous avez besoin d'un contrôle explicite basé sur des graphes sur l'ordre d'exécution multi-agents, l'état, ou des points de contrôle avec intervention humaine, en plus d'agents autonomes simples
- Vous voulez déployer sur Microsoft Foundry avec un hébergement géré (Foundry Agent Service ou Hosted Agents) sans y être obligé — l'auto-hébergement ailleurs fonctionne aussi
- Vous avez besoin d'agents qui parlent MCP (Model Context Protocol) ou se coordonnent avec d'autres agents via le protocole A2A (Agent-to-Agent)
Évitez Microsoft Agent Framework si
- Vous avez un déploiement AutoGen ou Semantic Kernel établi et fonctionnel, sans besoin urgent de migrer — les deux restent supportés, et migrer a un coût d'ingénierie réel
- Votre équipe n'a aucun autre lien avec l'écosystème Microsoft/Azure et est déjà productive avec une alternative mature comme LangGraph ou CrewAI
- Vous avez besoin d'un historique de production de plusieurs années pour évaluer les affirmations de stabilité — Agent Framework 1.0 est une version jeune avec un engagement de stabilité déclaré, mais pas encore un historique de plusieurs années
- Vous voulez l'empreinte de dépendances la plus légère possible pour un simple appel prompt-réponse sans outils, mémoire ni orchestration — un appel direct à l'API du modèle a moins de surcharge que n'importe quel framework d'agents
Quand ne devriez-vous PAS utiliser Microsoft Agent Framework ?
Évitez Microsoft Agent Framework pour un simple appel API à un modèle sans outils, mémoire ni orchestration multi-étapes — la surcharge d'abstraction dépasse le bénéfice. Quelques situations concrètes où une autre approche l'emporte.
- Un chatbot qui n'envoie jamais qu'un seul prompt et renvoie la réponse brute — appelez directement le SDK du fournisseur de modèle plutôt que d'ajouter une couche de framework d'agents
- Une application AutoGen ou Semantic Kernel existante et stable, sans motif précis de migrer — les deux projets restent supportés par Microsoft, migrer uniquement pour être "sur la nouveauté" ajoute un risque sans bénéfice concret
- Une équipe entièrement engagée sur un cloud non-Microsoft sans intérêt pour l'intégration Azure — LangGraph ou CrewAI ont un historique indépendant plus long hors de l'écosystème Microsoft
- Un projet qui a besoin d'un historique de stabilité d'API de plusieurs années pour réduire le risque d'un choix technologique — Agent Framework a atteint sa version stable 1.0 en 2026, son engagement de support à long terme n'a donc pas encore été éprouvé sur des années d'usage réel
- Utilisez plutôt Microsoft Agent Framework lorsque le projet a réellement besoin d'un support soutenu par Microsoft, d'options d'hébergement natives Azure, ou d'un seul SDK couvrant à la fois des agents simples et des workflows multi-agents explicites
Microsoft Agent Framework vs. alternatives
Microsoft Agent Framework est en concurrence avec d'autres frameworks d'agents et d'orchestration, y compris ses deux propres projets prédécesseurs, que Microsoft continue de supporter séparément.
Outil | Interface | Licence | Soutien | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET / Go (preview) | MIT | Microsoft | Agents & workflows natifs Azure |
| AutoGen | Code Python | MIT / CC-BY | Microsoft Research (mode maintenance) | Déploiements AutoGen existants |
| LangChain | Code Python / JS | MIT | LangChain Inc. (financé par capital-risque) | Apps & agents LLM généralistes |
| LangGraph | Code Python / JS | MIT | LangChain Inc. (financé par capital-risque) | État & contrôle d'agents par graphe |
| CrewAI | Code Python | MIT | CrewAI Inc. (financé par capital-risque) | Équipes multi-agents par rôles |
Erreurs courantes lors de l'évaluation de Microsoft Agent Framework
Ces erreurs proviennent d'une confusion entre Agent Framework et ses prédécesseurs, ou d'une mauvaise estimation de son coût d'exploitation.
Erreur 1 : croire qu'AutoGen ou Semantic Kernel sont abandonnés
La documentation officielle de Microsoft précise que les deux restent disponibles comme projets distincts et supportés — Agent Framework fait converger leurs capacités en un seul SDK, mais les applications AutoGen ou Semantic Kernel existantes ne sont pas contraintes de migrer immédiatement. L'essentiel des nouveaux investissements et la recommandation de Microsoft pour les nouveaux projets vont toutefois désormais à Agent Framework.
Erreur 2 : croire que la licence MIT gratuite signifie que faire tourner des agents en production est gratuit
Le SDK n'a aucun coût de licence, mais chaque agent appelle toujours un fournisseur de modèle facturé au token, et les modules complémentaires Azure comme les connexions d'outils Foundry ou le calcul des agents hébergés sont facturés séparément. "Framework gratuit" et "gratuit à exploiter en production" sont deux affirmations différentes.
Erreur 3 : traiter Agent Framework, AutoGen et Semantic Kernel comme des noms interchangeables pour la même chose
Ils partagent une origine commune et, selon Microsoft, les mêmes équipes sous-jacentes, mais ce sont des bases de code distinctes avec des statuts de gouvernance différents (Agent Framework est le successeur activement développé ; AutoGen et Semantic Kernel poursuivent comme des projets distincts, avec des rythmes différents). Un tutoriel ou un paquet écrit pour l'un ne s'applique pas automatiquement à un autre.
Questions fréquentes
Microsoft Agent Framework est-il gratuit ?
Oui. Le SDK est open source sous licence MIT et gratuit pour tout usage, y compris les produits commerciaux, sans limite d'usage sur le framework lui-même. Faire tourner des agents contre un fournisseur de modèle ou des services Azure entraîne des coûts séparés, basés sur l'usage.
Qui a créé Microsoft Agent Framework ?
Microsoft a construit Agent Framework, décrit dans sa propre documentation comme le successeur direct d'AutoGen et de Semantic Kernel, "créé par les mêmes équipes" que celles derrière les deux projets prédécesseurs.
Quelle est la relation entre Microsoft Agent Framework, AutoGen et Semantic Kernel ?
Agent Framework fait converger les deux prédécesseurs en un seul SDK : il combine les abstractions multi-agents simples d'AutoGen avec la gestion d'état de niveau entreprise, la sécurité de type et la télémétrie de Semantic Kernel, et ajoute des workflows basés sur des graphes qu'aucun des deux n'offrait seul. Microsoft indique qu'aucun d'AutoGen ou de Semantic Kernel n'est abandonné, mais l'essentiel des nouveaux investissements va désormais à Agent Framework.
Quand Microsoft Agent Framework a-t-il atteint la disponibilité générale ?
Microsoft a annoncé Agent Framework en préversion publique le 1er octobre 2025, et Agent Framework 1.0 a atteint la disponibilité générale en avril 2026, décrite par Microsoft comme "la version prête pour la production : des API stables et un engagement de support à long terme".
Quelle licence utilise Microsoft Agent Framework ?
MIT, confirmée directement sur le fichier de licence du dépôt GitHub microsoft/agent-framework — une licence open source gratuite et permissive, sans restriction pour un usage commercial ou auto-hébergé.
Microsoft Agent Framework nécessite-t-il Azure ?
Non. Il se connecte à Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Ollama et d'autres fournisseurs de modèles, et peut fonctionner entièrement hors d'Azure. Les coûts spécifiques à Azure ne s'appliquent que si vous choisissez des modèles hébergés sur Azure ou le Foundry Agent Service.
Combien coûte l'exécution d'agents sur Azure AI Foundry ?
Il n'y a pas de frais de service supplémentaires pour créer ou exécuter des agents natifs Foundry. Vous payez séparément les tokens de modèle (facturés via Foundry Models), les connexions d'outils ou de connaissances qu'un agent utilise, et, pour les Hosted Agents exécutant des frameworks externes, des frais de calcul à l'heure de vCPU et à l'heure de Gio de mémoire. Vérifiez les pages de tarification en direct de Microsoft avant d'établir un budget, car les tarifs changent.
Dois-je migrer un projet AutoGen ou Semantic Kernel existant vers Agent Framework ?
Pas forcément immédiatement — Microsoft continue de supporter les deux prédécesseurs. Migrez lorsque vous avez besoin de capacités qu'Agent Framework ajoute (workflows basés sur des graphes, gestion d'état unifiée) ou souhaitez bénéficier de l'investissement principal continu de Microsoft ; Microsoft fournit des guides et un outillage de migration officiels pour les deux chemins.
Quels langages Microsoft Agent Framework prend-il en charge ?
Python et .NET (C#) en disponibilité générale, avec une implémentation Go disponible en préversion publique qui n'inclut pas encore les agents déclaratifs, le RAG, CodeAct ni les workflows fonctionnels.
Microsoft Agent Framework peut-il utiliser des modèles non-Microsoft ?
Oui. Ses fournisseurs de modèles documentés incluent Anthropic, OpenAI et Ollama pour les modèles locaux, en plus de Microsoft Foundry et Azure OpenAI — il n'est pas limité aux modèles hébergés par Microsoft.