Pr�sentation de Microsoft Agent Framework (Preview) : simplifier les agents IA pour tous les d�veloppeurs, par Luis QuintanillaLa cr�ation d'agents IA ne devrait pas �tre sorci�re. Pourtant, de nombreux d�veloppeurs se retrouvent confront�s � une logique d'orchestration complexe, peinent � connecter plusieurs mod�les IA ou passent des semaines � cr�er une infrastructure d'h�bergement juste pour mettre en production un simple agent.
Et si la cr�ation d'un agent IA pouvait �tre aussi simple que la cr�ation d'une API web ou d'une application console ?
Agents et workflows
Avant d'approfondir le sujet, d�finissons les deux �l�ments fondamentaux des syst�mes d'agents : les agents et les workflows.
Agents
Sur le web, vous trouverez de nombreuses d�finitions des agents. Certaines sont contradictoires, d'autres se recoupent.
Pour cet article, nous allons rester simples :
Les agents sont des syst�mes qui accomplissent des objectifs.
Les agents deviennent plus performants lorsqu'ils sont �quip�s des �l�ments suivants :
- Raisonnement et prise de d�cision : aliment�s par des mod�les d'IA (LLM), des algorithmes de recherche ou des syst�mes de planification et de prise de d�cision.
- Utilisation d'outils : acc�s aux serveurs MCP (Model Context Protocol), ex�cution de code et API externes.
- Conscience du contexte : aliment�e par l'historique des chats, les fils de discussion, les magasins de vecteurs, les donn�es d'entreprise ou les graphes de connaissances.
Ces capacit�s permettent aux agents de fonctionner de mani�re plus autonome, adaptative et intelligente.
Workflows
� mesure que les objectifs gagnent en complexit�, ils doivent �tre d�compos�s en �tapes g�rables. C'est l� que les workflows entrent en jeu.
Les workflows d�finissent la s�quence d'�tapes n�cessaires pour atteindre un objectif.
Imaginez que vous lanciez une nouvelle fonctionnalit� sur le site web de votre entreprise. S'il s'agit d'une simple mise � jour, vous pouvez passer de l'id�e � la production en quelques heures. Mais pour des initiatives plus complexes, le processus peut inclure :
- Recueil des exigences
- Conception et architecture
- Mise en �uvre
- Tests
- D�ploiement
Quelques observations importantes :
- Chaque �tape peut contenir des sous-t�ches.
- Diff�rents sp�cialistes peuvent �tre responsables de diff�rentes phases.
- Les progr�s ne sont pas toujours lin�aires. Les bogues d�tect�s lors des tests peuvent vous renvoyer � la phase de mise en �uvre.
- Le succ�s d�pend de la planification, de l'orchestration et de la communication entre les parties prenantes.
Agents + Workflows
Les workflows ne n�cessitent pas d'agents, mais ceux-ci peuvent les optimiser.
Lorsque les agents sont dot�s de raisonnement, d'outils et de contexte, ils peuvent optimiser les workflows.
C'est le fondement des syst�mes multi-agents, dans lesquels les agents collaborent au sein de workflows pour atteindre des objectifs complexes.
D�couvrez Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework est un ensemble complet de biblioth�ques .NET qui r�duit la complexit� du d�veloppement d'agents. Que vous cr�iez un simple chatbot ou que vous orchestriez plusieurs agents IA dans des workflows complexes, Microsoft Agent Framework vous fournit les outils dont vous avez besoin pour :
- Cr�er des agents avec un minimum de code standard
- Orchestrer facilement des flux de travail multi-agents
- H�berger et d�ployer des agents � l'aide de mod�les .NET familiers
- Surveiller et observer le comportement des agents en production
Pour plus de d�tails, consultez l'article � Introducing Microsoft Agent Framework � (Pr�sentation de Microsoft Agent Framework) sur le blog Foundry.
Con�u sur des bases �prouv�es
Microsoft Agent Framework s'appuie sur des technologies �tablies pour simplifier le d�veloppement d'agents pour les d�veloppeurs .NET :
- Semantic Kernel : fournit une orchestration robuste
- AutoGen : permet une collaboration multi-agents avanc�e et des techniques de pointe ax�es sur la recherche.
- Microsoft.Extensions.AI : fournit des blocs de construction IA standardis�s pour .NET.
En combinant ces technologies, Agent Framework offre fiabilit�, flexibilit� et une API conviviale pour les d�veloppeurs. Cela vous permet de cr�er et de d�ployer rapidement et efficacement de puissants agents IA.
Commencez simplement : cr�ez votre premier agent en quelques minutes.
Il est facile de se lancer avec Microsoft Agent Framework. Dans l'exemple suivant, vous allez cr�er un agent de cr�ation litt�raire qui g�n�re des nouvelles captivantes.
Le moyen le plus rapide de l'essayer est d'ouvrir l'exemple Hello World Agents dans GitHub Codespaces :
Ouvrir dans GitHub CodespacesSi vous pr�f�rez, vous pouvez suivre les instructions �tape par �tape ci-dessous pour configurer le projet sur votre propre machine.
- �tape 0 : Configurez les pr�requis
Pour commencer, vous aurez besoin des �l�ments suivants :
- .NET 9 SDK ou sup�rieur
- Un jeton d'acc�s personnel GitHub (PAT) avec une port�e models. Vous pouvez en cr�er un dans vos param�tres GitHub. Pour plus de d�tails, consultez la documentation GitHub
Ce projet peut utiliser des mod�les h�berg�s par GitHub. Vous devrez donc fournir le jeton d'acc�s personnel GitHub (PAT) � votre application � l'aide de la variable d'environnement GITHUB_TOKEN.
Windows
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 | setx GITHUB_TOKEN "YOUR-GITHUB-TOKEN" # Restart your shell to pick up the value |
Linux / Mac
| Code C# : | S�lectionner tout |
export GITHUB_TOKEN="YOUR-GITHUB-TOKEN"- �tape 1 : Configurez votre projet
- Cr�ez une nouvelle application console C# et installez les packages Agent
Code C# : S�lectionner tout 1
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3dotnet new console -o HelloWorldAgents cd HelloWorldAgents dotnet add package Microsoft.Agents.AI --prerelease
- Vous devrez �galement installer les packages suivants pour utiliser les mod�les de GitHub.
Code C# : S�lectionner tout 1
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3dotnet add package OpenAI dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI --prerelease dotnet add package Microsoft.Extensions.AI
- �tape 2 : �crivez votre agent
- Ajoutez ce code � votre fichier Program.cs pour cr�er un agent de r�daction d'histoires :
Code C# : S�lectionner tout 1
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24using Microsoft.Extensions.AI; using Microsoft.Agents.AI; using OpenAI; using OpenAI.Chat; using System.ClientModel; IChatClient chatClient = new ChatClient( "gpt-4o-mini", new ApiKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("GITHUB_TOKEN")!), new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri("https://models.github.ai/inference") }) .AsIChatClient(); AIAgent writer = new ChatClientAgent( chatClient, new ChatClientAgentOptions { Name = "Writer", Instructions = "Write stories that are engaging and creative." }); AgentRunResponse response = await writer.RunAsync("Write a short story about a haunted house."); Console.WriteLine(response.Text);
- Ex�cutez votre application
Et voil� ! En quelques lignes de code seulement, vous disposez d'un agent IA pleinement fonctionnel.
La puissance de l'abstraction
Microsoft Agent Framework est con�u autour d'abstractions puissantes qui simplifient le d�veloppement d'agents.
Au c�ur de ce framework se trouve l'abstraction AIAgent, qui fournit une interface unifi�e pour la cr�ation d'agents. La flexibilit� d'utiliser n'importe quel fournisseur de mod�les d'IA compatible provient de Microsoft.Extensions.AI, qui normalise l'acc�s aux mod�les via l'interface IChatClient.
L'impl�mentation ChatClientAgent de AIAgent accepte n'importe quel IChatClient, ce qui vous permet de choisir facilement entre diff�rents fournisseurs tels que :
- OpenAI
- Azure OpenAI
- Foundry Local
- Ollama
- GitHub Models
- Et bien d'autres
Cela signifie que vous pouvez changer de fournisseur ou en int�grer de nouveaux sans modifier le code de votre agent. La m�me interface AIAgent fonctionne de mani�re transparente avec :
- Azure Foundry Agents
- OpenAI Assistants
- Copilot Studio
- Et bien d'autres encore
Si vous avez cr�� des agents � l'aide de diff�rents SDK ou plateformes, l'utilisation de Microsoft Agent Framework est tr�s simple. Vous b�n�ficiez d'une exp�rience de d�veloppement coh�rente et pouvez tirer parti des fonctionnalit�s d'orchestration, d'h�bergement et de surveillance.
�volutivit� : orchestrez plusieurs agents
Les agents uniques sont puissants, mais les sc�narios r�els n�cessitent souvent la collaboration de plusieurs agents sp�cialis�s. Votre agent r�dacteur cr�e peut-�tre un excellent contenu, mais vous avez �galement besoin d'un �diteur pour le peaufiner ou d'un v�rificateur pour v�rifier les d�tails.
Agent Framework rend l'orchestration multi-agents aussi simple que la connexion de blocs de construction.
Ajouter des agents sp�cialis�s
Am�liorons notre exemple en ajoutant un agent �diteur pour r�viser et am�liorer le travail du r�dacteur :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 | // Create a specialized editor agent AIAgent editor = new ChatClientAgent( chatClient, new ChatClientAgentOptions { Name = "Editor", Instructions = "Make the story more engaging, fix grammar, and enhance the plot." }); |
Cr�er des workflows
Voici maintenant la partie magique : connecter ces agents dans un workflow.
- Installez le package NuGet Microsoft.Agents.Workflows :
Code C# : S�lectionner tout dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Workflows --prerelease - Cr�ez un workflow pour orchestrer vos agents :
Code C# : S�lectionner tout 1
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11// Create a workflow that connects writer to editor Workflow workflow = AgentWorkflowBuilder .BuildSequential(writer, editor); AIAgent workflowAgent = await workflow.AsAgentAsync(); AgentRunResponse workflowResponse = await workflowAgent.RunAsync("Write a short story about a haunted house."); Console.WriteLine(workflowResponse.Text);
R�sultat
D�sormais, lorsque vous ex�cutez votre application, l'auteur cr�e l'histoire initiale, puis l'�diteur la r�vise et l'am�liore automatiquement. L'ensemble du workflow appara�t au monde ext�rieur comme un agent unique et plus performant.
Ce mod�le s'adapte � n'importe quelle complexit� :
- Workflows de recherche : Chercheur → V�rificateur de faits → R�sumeur
- Pipelines de contenu : R�dacteur → �diteur → Optimiseur SEO → �diteur
- Service client : Triage des intentions → Agent sp�cialiste client → Contr�leur qualit�
Le point essentiel � retenir ici est que les syst�mes d'agents complexes sont compos�s d'agents simples et sp�cialis�s.
Tous les types de flux de travail
L'exemple ci-dessus utilise un flux de travail s�quentiel, dans lequel les agents traitent les t�ches les uns apr�s les autres, chacun s'appuyant sur le r�sultat de l'agent pr�c�dent. Cependant, Microsoft Agent Framework prend en charge divers mod�les de flux de travail pour r�pondre � diff�rentes exigences :
- S�quentiel : les agents ex�cutent les t�ches dans l'ordre, en transmettant les r�sultats tout au long de la cha�ne.
- Concurrent : plusieurs agents travaillent en parall�le, traitant simultan�ment diff�rents aspects d'une t�che.
- Transfert : la responsabilit� passe d'un agent � l'autre en fonction du contexte ou des r�sultats.
- GroupChat : les agents collaborent dans un espace de conversation partag� en temps r�el.
Ces types de flux de travail flexibles permettent l'orchestration de tout, des pipelines simples � la collaboration dynamique entre plusieurs agents.
Donnez plus de moyens � vos agents gr�ce � des outils
Microsoft Agent Framework facilite consid�rablement l'acc�s de vos agents � des fonctions, API et services externes afin qu'ils puissent agir.
Cr�ation d'outils pour agents
Am�liorons notre agent d'�criture � l'aide d'outils utiles. Dans notre exemple d'histoire, nous pourrions vouloir des agents capables d'effectuer les t�ches suivantes :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 | [Description("Gets the author of the story.")] string GetAuthor() => "Jack Torrance"; [Description("Formats the story for display.")] string FormatStory(string title, string author, string story) => $"Title: {title}\nAuthor: {author}\n\n{story}"; |
Connecter des outils aux agents
L'ajout de ces outils � votre agent est tr�s simple. Voici une version modifi�e de notre agent �crivain configur�e pour utiliser les outils d�finis pr�c�demment.
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | AIAgent writer = new ChatClientAgent( chatClient, new ChatClientAgentOptions { Name = "Writer", Instructions = "Write stories that are engaging and creative.", ChatOptions = new ChatOptions { Tools = [ AIFunctionFactory.Create(GetAuthor), AIFunctionFactory.Create(FormatStory) ], } }); |
L'ex�cution de l'application g�n�rerait une histoire format�e selon le mod�le que vous avez fourni dans FormatStory.
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 | **Title: The Haunting of Blackwood Manor** **Author: Jack Torrance** On the outskirts of a quaint village, a grand but crumbling mansion, known as Blackwood Manor, loomed against the twilight sky. Locals spoke in hushed tones about the house, claiming it was haunted by the spirits of its former inhabitants, who had mysteriously vanished decades ago. Tales of flickering lanterns, echoing whispers, and the ghostly figure of a woman in white gliding through the halls filled the village’s atmosphere with a sense of dread //... |
Au-del� des fonctions simples
Comme Microsoft Agent Framework s'appuie sur Microsoft.Extensions.AI, vos agents peuvent utiliser des outils plus robustes, notamment :
- Serveurs MCP (Model Context Protocol) : connectez-vous � des services externes tels que des bases de donn�es, des API et des outils tiers.
- Outils h�berg�s : acc�dez � des outils c�t� serveur tels que Code Interpreter, Bing Grounding et bien d'autres encore.
Par exemple, vous pouvez vous connecter � un serveur MCP qui fournit un acc�s � une base de donn�es, une recherche sur le Web ou m�me un contr�le mat�riel. Pour en savoir plus sur la cr�ation d'int�grations MCP, consultez notre guide de d�marrage rapide pour les clients MCP.
D�ployez en toute confiance : l'h�bergement simplifi�
La mise en production d'agents ne devrait pas impliquer l'apprentissage d'un nouveau mod�le de d�ploiement. Microsoft Agent Framework s'int�gre de mani�re transparente aux mod�les d'h�bergement .NET que vous utilisez d�j�.
Int�gration minimale de l'API Web
L'utilisation de votre agent dans une API REST ne n�cessite que quelques lignes de code.
Dans une API Web minimale ASP.NET, commencez par enregistrer votre IChatClient :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 | builder.AddOpenAIClient("chat") .AddChatClient(Environment.GetEnvironmentVariable("MODEL_NAME")!); |
Utilisez le package NuGet Microsoft.Agents.AI.Hosting pour enregistrer vos agents :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | builder.AddAIAgent("Writer", (sp, key) => { var chatClient = sp.GetRequiredService<IChatClient>(); return new ChatClientAgent( chatClient, name: key, instructions: """ You are a creative writing assistant who crafts vivid, well-structured stories with compelling characters based on user prompts, and formats them after writing. """, tools: [ AIFunctionFactory.Create(GetAuthor), AIFunctionFactory.Create(FormatStory) ] ); }); builder.AddAIAgent( name: "Editor", instructions: """ You are an editor who improves a writer’s draft by providing 4–8 concise recommendations and a fully revised Markdown document, focusing on clarity, coherence, accuracy, and alignment. """); |
Une fois enregistr�s, vos agents sont disponibles partout dans votre application :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | app.MapGet("/agent/chat", async ( [FromKeyedServices("Writer")] AIAgent writer, [FromKeyedServices("Editor")] AIAgent editor, HttpContext context, string prompt) => { Workflow workflow = AgentWorkflowBuilder .CreateGroupChatBuilderWith(agents => new AgentWorkflowBuilder.RoundRobinGroupChatManager(agents) { MaximumIterationCount = 2 }) .AddParticipants(writer, editor) .Build(); AIAgent workflowAgent = await workflow.AsAgentAsync(); AgentRunResponse response = await workflowAgent.RunAsync(prompt); return Results.Ok(response); }); |
Fonctionnalit�s pr�tes pour la production
L'h�bergement Microsoft Agent Framework comprend tout ce dont vous avez besoin pour la production :
- Configuration : g�rez les param�tres des agents via la configuration .NET standard.
- Injection de d�pendances : int�grez vos conteneurs et pratiques DI existants.
- Prise en charge des intergiciels : ajoutez l'authentification, la limitation de d�bit ou une logique personnalis�e.
D�ploiement
Microsoft Agent Framework ne r�invente pas le d�ploiement. Si vous savez comment d�ployer une application .NET, vous savez d�j� comment d�ployer des agents.
Pas de nouveaux outils. Pas de mod�le d'h�bergement sp�cial. Il suffit d'ajouter des agents et de les d�ployer partout o� .NET fonctionne.
Observer et am�liorer : surveillance int�gr�e
Les agents de production ont besoin d'observabilit�. Microsoft Agent Framework fournit une surveillance compl�te qui s'int�gre � votre pile d'observabilit� existante.
Int�gration OpenTelemetry
Activez la t�l�m�trie d�taill�e en une seule ligne :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 | // Enhanced telemetry for all your agents writer.WithOpenTelemetry(); editor.WithOpenTelemetry(); |
Cela permet de capturer :
- Flux de conversation : Visualisez la fa�on dont les messages circulent entre les agents.
- Utilisation des mod�les : Suivez la consommation de jetons, la s�lection des mod�les et les co�ts.
- Mesures de performance : Surveillez les temps de r�ponse et le d�bit.
- Suivi des erreurs : identifiez et d�boguez rapidement les probl�mes.
Tableaux de bord riches
Lorsque vous �tes connect� � vos plateformes d'observabilit� existantes telles que :
- Aspire
- Azure Monitor
- Grafana
- Et bien d'autres
Vous obtenez des informations d�taill�es sur le comportement des agents, ce qui vous aide � optimiser les performances et � identifier les probl�mes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
OpenTelemetry avec Aspire
Pour envoyer la t�l�m�trie des agents au tableau de bord Aspire, activez OpenTelemetry et autorisez les donn�es sensibles pour obtenir des informations plus riches.
D�finissez EnableSensitiveTelemetryData sur true lors de la configuration de votre client :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 | builder
.AddAzureChatCompletionsClient("chat", settings =>
{
settings.EnableSensitiveTelemetryData = true;
})
.AddChatClient(Environment.GetEnvironmentVariable("MODEL_NAME")!); |
Ensuite, configurez Aspire pour qu'il reconnaisse les sources de t�l�m�trie :
| Code C# : | S�lectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | public static TBuilder ConfigureOpenTelemetry<TBuilder>(this TBuilder builder) where TBuilder : IHostApplicationBuilder { builder.Logging.AddOpenTelemetry(logging => { //... }) .AddTraceSource("Experimental.Microsoft.Extensions.AI.*"); builder.Services.AddOpenTelemetry() .WithMetrics(metrics => { metrics.AddAspNetCoreInstrumentation() .AddHttpClientInstrumentation() .AddRuntimeInstrumentation() .AddMeter("Experimental.Microsoft.Extensions.AI.*"); }) .WithTracing(tracing => { tracing.AddSource(builder.Environment.ApplicationName) .AddSource("Experimental.Microsoft.Extensions.AI.*") .AddAspNetCoreInstrumentation() .AddHttpClientInstrumentation(); }); //... } |
Avec cette configuration, les tableaux de bord Aspire affichent des donn�es t�l�m�triques d�taill�es, notamment les flux de conversation, l'utilisation des mod�les, les mesures de performances et le suivi des erreurs.
Garantir la qualit� : �valuation et tests
La confiance dans les syst�mes d'IA repose sur une �valuation rigoureuse. Microsoft Agent Framework s'int�gre facilement � Microsoft.Extensions.AI.Evaluations pour vous aider � cr�er des syst�mes d'agents fiables et dignes de confiance.
Cela permet :
- Tests automatis�s : ex�cutez des suites d'�valuation dans le cadre de votre pipeline CI/CD.
- Mesures de qualit� : mesurez la pertinence, la coh�rence et la s�curit�.
- D�tection des r�gressions : d�tectez la d�gradation de la qualit� avant le d�ploiement.
- Tests A/B : comparez diff�rentes configurations.
D�couvrez comment d�marrer avec les �valuations � l'aide de Microsoft.Extensions.AI.Evaluations.
Commencez � cr�er des agents d�s aujourd'hui
Microsoft Agent Framework transforme le d�veloppement d'agents, qui �tait auparavant une comp�tence complexe et sp�cialis�e, en une t�che � la port�e de tous les d�veloppeurs .NET. Que vous cr�iez un chatbot ou que vous orchestriez plusieurs agents IA dans des workflows complexes, Microsoft Agent Framework vous offre une voie claire vers l'avenir.
Points cl�s � retenir
- Conception simple : d�marrez avec seulement quelques lignes de code. Cr�ez votre premier agent en quelques minutes, et non en plusieurs jours.
- �volutif : commencez avec un seul agent, puis ajoutez facilement des workflows, des outils, l'h�bergement et la surveillance � mesure que vos besoins �voluent.
- Bas� sur une technologie �prouv�e : Microsoft Agent Framework r�unit le meilleur d'AutoGen et de Semantic Kernel. Il s'appuie sur Microsoft.Extensions.AI, une base unifi�e pour le d�veloppement moderne de l'IA, afin d'offrir une exp�rience robuste et coh�rente aux d�veloppeurs .NET.
- Pr�t pour la production : d�ployez � l'aide de mod�les .NET familiers avec des capacit�s int�gr�es d'observabilit�, d'�valuation et d'h�bergement.
Et maintenant ?
Pr�t � commencer � d�velopper ?
Ex�cutez l'exemple d'agent Hello World.
Ensuite, consultez la documentation Microsoft Agent Framework pour continuer � vous former.
L'avenir du d�veloppement logiciel inclut les agents IA comme composants de premier ordre dans le d�veloppement logiciel moderne. Microsoft Agent Framework garantit que cet avenir est accessible � tous les d�veloppeurs .NET.
Source : "Introducing Microsoft Agent Framework (Preview): Making AI Agents Simple for Every Developer"
Et vous ?
Quel est votre avis sur le sujet ?Voir aussi :
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