Microsoft Agent Framework 评测：功能、定价与替代方案

谁开发了 Microsoft Agent Framework？它为什么会出现？

Microsoft Agent Framework 是什么？

• 智能体：使用 LLM 处理输入、调用工具与 MCP（Model Context Protocol）服务器并生成响应的独立组件——支持 Microsoft Foundry、Anthropic、Azure OpenAI、OpenAI、Ollama 及其他提供商
• Harness Agent：面向长期多步骤任务、开箱即用的智能体——具备规划与待办事项跟踪、上下文压缩、文件访问与记忆、工具审批门控以及内置可观测性
• 工作流：函数式与基于图的编排能力，通过显式执行路径连接多个智能体与函数，适用于比单个自主智能体需要更多控制的场景
• 基于会话的状态管理：从 Semantic Kernel 继承而来，让智能体在多轮对话中保持持久状态，而不必在每次调用时重新发送完整对话历史
• MCP 与 A2A 协议支持：智能体可通过 Model Context Protocol 暴露或调用工具，并通过 Agent-to-Agent 协议与其他智能体协调
• 迁移工具：提供从 AutoGen 与 Semantic Kernel 迁移的官方指南，以及可分析现有代码并生成分步迁移计划的工具

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}")

Microsoft Agent Framework 需要多少费用？

• Microsoft Agent Framework（SDK）：无论自行部署、用于商业用途还是修改，在 MIT 许可证下永久免费
• Foundry Agent Service（Microsoft 在 Azure 上的托管智能体服务）：使用提示词和工作流创建或运行 Foundry 原生智能体不收取额外费用
• 模型令牌：无论由哪个智能体 SDK 调用，都会通过 Microsoft Foundry Models 单独计费——价格因模型而异且会随时间变化，因此在制定预算前请查看最新的 Foundry Models 定价页面，而不要依赖本文给出的固定数字
• 工具与知识连接：当智能体使用 Grounding with Bing Search、Azure AI Search、Microsoft Fabric、SharePoint 等连接时，会产生单独的费用
• Foundry Agent Service 上的内置工具：File Search Storage（前 1 GB 免费，之后按 GB/天计费）、Code Interpreter（按会话计费）、Web Search 与 Custom Search（按每 1,000 次事务计费）
• Foundry 上的托管智能体（在托管容器上运行 Microsoft Agent Framework、LangGraph 或其他外部框架）：按 vCPU 小时和 GiB 内存小时计费，而非固定的 SDK 费用
• 完全在 Azure 之外自行部署该框架（使用自己的服务器或其他云）时，成本取决于你所配置的计算资源和模型 API 用量——Microsoft 并不要求使用 Azure 才能运行 Agent Framework

如何安装并开始使用 Microsoft Agent Framework？

1. 1
   安装适用于你所用语言的软件包：pip install agent-framework（Python）或 dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease（.NET）；Go 可通过 go get github.com/microsoft/agent-framework-go 以公开预览形式获取。
2. 2
   为模型提供商设置凭据——Microsoft Foundry、Azure OpenAI、OpenAI、Anthropic、Ollama 或其他受支持的提供商。Agent Framework 并不特别要求使用 Azure；本地 Ollama 模型或非 Microsoft 的云 API 均可正常使用。
3. 3
   通过为所用提供商实例化一个聊天客户端，并将其与名称和指令一起传给 Agent 类（Python）或 AIAgent 类型（.NET），来创建一个智能体。
4. 4
   使用 .run()（非流式，一次性返回完整响应）或对应的流式方法（用于增量输出）来调用智能体。
5. 5
   对于多步骤或多智能体流程，使用 Workflows API 通过显式的图来连接智能体与函数，而不是依赖单一的自主智能体。
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   如果要迁移现有项目，请使用从 AutoGen 迁移的指南或从 Semantic Kernel 迁移的指南——Microsoft 提供了可分析现有代码并生成迁移计划的工具。

谁适合使用 Microsoft Agent Framework？

什么情况下不应该使用 Microsoft Agent Framework？

• 一个只发送一条提示词并返回原始响应的聊天机器人——直接调用模型提供商的 SDK，而不必增加一层智能体框架
• 一个已有的、稳定运行的 AutoGen 或 Semantic Kernel 应用，且没有具体的迁移动因——两个项目均仍由 Microsoft 支持，因此仅仅为了「使用更新的方案」而迁移，只会带来风险而没有具体收益
• 一个完全投入非 Microsoft 云平台、对 Azure 集成没有兴趣的团队——LangGraph 或 CrewAI 在 Microsoft 生态系统之外拥有更长的独立运行记录
• 一个需要多年 API 稳定性历史来降低技术选型风险的项目——Agent Framework 于 2026 年才达到稳定的 1.0 版本，其长期支持承诺尚未经过多年实际使用的检验
• 当项目确实需要 Microsoft 提供的支持、Azure 原生的托管选项，或一个同时覆盖简单智能体与显式多智能体工作流的单一 SDK 时，则应改用 Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework 与替代方案对比

在目录中比较→

评估 Microsoft Agent Framework 时的常见误区

常见问题

参考来源

延伸阅读

• AutoGen 评测：功能、定价与替代方案 — 处于维护模式的前身项目及其独立的 AG2 社区分支，适合正在评估是否迁移的团队。
• LangGraph 评测：功能、定价与替代方案 — 适合在 Azure 生态之外需要基于图的智能体状态与控制的团队的非 Microsoft 替代方案。
• LangChain 评测：功能、定价与替代方案 — 用于比较生态系统规模与集成广度的通用型 LLM 应用框架。
• CrewAI 评测：功能、定价与替代方案 — 适合比较编排方式的团队的基于角色的多智能体框架。
• 本地 LLM 软件目录 — 本文所属的完整本地 AI 工具目录，涵盖智能体框架在其中的定位。