Microsoft Agent Framework RCが.NETとPythonでのエージェント開発を簡素化
Microsoft Agent Frameworkが.NETとPython向けにリリース候補版となり、AIエージェント開発の効率化を促進。APIの安定性と開発者支援を向上。
キーポイント
Microsoft Agent Frameworkがリリース候補版（RC）となり、.NETとPythonで安定したAPIを提供
Semantic KernelやAutoGenなどの先行技術を統合し、エンタープライズ向けの統一フレームワークとして進化
基本的なAIエージェントを数行のコードで作成可能で、複数エージェントのオーケストレーションや人間介入シナリオもサポート
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影響分析
Microsoftが提供するAIエージェント開発フレームワークが実用段階に近づき、企業での本格的な導入が可能になる。.NETとPythonの両方で統一されたプログラミングモデルを提供することで、開発者の学習コストを削減し、AIエージェントシステムの標準化を促進する可能性がある。
編集コメント
MicrosoftのAIエージェント戦略が具体化し、開発者コミュニティにとって実用的なツールが提供され始めた。競合するAIエージェントフレームワークとの差別化ポイントとして、.NETとの親和性が注目される。
Microsoft Agent Framework RCが.NETとPythonでのエージェント開発を簡素化
Microsoft Agent Framework RCが.NETとPythonでのエージェント開発を簡素化
2026年2月26日 読了時間2分
Microsoftは、Microsoft Agent Frameworkが.NETとPythonの両方でリリース候補（RC）ステータスに到達したことを発表しました。このマイルストーンは、バージョン1.0で計画されている機能に関してAPIの表面が安定し、機能が完成していることを示しており、今後の一般提供（GA）リリースへの道筋を整えています。AI搭載アシスタントや複雑なエージェントシステムを構築する開発者にとって、このリリースは統一された本番環境対応のツールセットに向けた重要な一歩です。
Microsoft Agent Frameworkは、.NETとPythonにわたる一貫したプログラミングモデルでAIエージェントを構築、オーケストレーション、デプロイするために設計されたオープンソースの開発フレームワークです。これは、Semantic KernelやAutoGenなどの以前の取り組みを発展させ、エージェントの作成、オーケストレーションの基本要素、マルチプロバイダーサポートを単一のSDKの下に統合しています。このフレームワークは、自律エージェントを作成するための一般的なパターンと、複数のエージェントを組み合わせたワークフローをサポートし、様々なAIモデルプロバイダーと統合できます。
このリリース候補以前は、Microsoftのエージェント技術を試す開発者は、Semantic Kernelや実験的なマルチエージェントオーケストレーターを使用して機能を組み合わせる必要がありました。それらのツールはエージェント作成や関数呼び出しのための初期の構成要素を提供していましたが、企業向けシステムに適した安定した統一APIを欠いていました。今回のRCリリースにより、フレームワークのAPIとワークフローは固定され、チームはより自信を持って本番環境での評価と実装を開始できるようになりました。
このフレームワークは、シンプルさと柔軟性を重視しています。開発者は、Pythonまたは.NETのいずれかで、わずか数行のコードで基本的なAIエージェントを作成でき、クライアントライブラリを使用して様々なモデルプロバイダーに接続できます。
using System.ClientModel.Primitives; using Azure.Identity; using Microsoft.Agents.AI; using OpenAI; using OpenAI.Responses; var agent = new OpenAIClient( new BearerTokenPolicy(new AzureCliCredential(), "https://ai.azure.com/.default"), new OpenAIClientOptions() { Endpoint = new Uri("https://<resource>.openai.azure.com/openai/v1") }) .GetResponsesClient("gpt-4.1") .AsAIAgent(name: "HaikuBot", instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."); Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about Microsoft Agent Framework."));
関数ツールにより、エージェントはタイプセーフな方法でドメインコードを呼び出すことができ、グラフベースのワークフローは、人間参加型シナリオやストリーミング応答を含む、順次および並行のエージェントオーケストレーションをサポートします。
相互運用性機能は、MCP（Model Context Protocol）などの標準、およびエージェント間通信パターンのサポートを追加します。
マルチエージェントオーケストレーションは、このフレームワークの中核となる機能です。個々のエージェントが単独で動作するのではなく、開発者は、ハンドオフロジックやグループチャットパターンを用いてタスクに参加する複数のエージェントを調整するワークフローを定義できます。これらのオーケストレーションの基本要素には、ストリーミング更新とチェックポイントのための組み込みサポートが付属しており、これはリアルタイムアプリケーションやステートフルアプリケーションにとって重要です。
現時点ではいくつかの注意点があります。リリース候補として、パッケージはNuGetとPyPI上ではまだプレリリースとフラグ付けされており、フレームワークは初期フィードバックに基づいて急速に進化しています。Semantic KernelやAutoGenからの移行を含む、完全なGAドキュメントと移行ガイドが準備中です。RCステータスは安定性を示すものですが、開発者はGAまで最新の更新に追従する計画を立て、必要に応じて軽微な破壊的変更に備えるべきです。
今すぐAgent Frameworkを探索する準備が整っている実践者のために、Microsoftは公式ドキュメントサイトに例と入門ガイドを公開しており、GitHubにはソースコードと移行支援資料があります。
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Microsoft Agent Framework RC Simplifies Agentic Development in .NET and Python
Feb 26, 2026 2 min read
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Microsoft has announced that the Microsoft Agent Framework has reached Release Candidate status for both .NET and Python. This milestone indicates that the API surface is stable and feature-complete for what is planned in version 1.0, setting the stage for an upcoming general availability release. For developers building AI-powered assistants or complex agentic systems, this release is a significant step toward a unified, production-ready toolset.
The Microsoft Agent Framework is an open-source development framework designed to build, orchestrate, and deploy AI agents with a consistent programming model across .NET and Python. It succeeds earlier efforts such as Semantic Kernel and AutoGen, consolidating agent creation, orchestration primitives, and multi-provider support under a single SDK. The framework supports common patterns for creating autonomous agents as well as workflows that combine multiple agents, and it integrates with a variety of AI model providers.
Before this release candidate, developers experimenting with Microsoft’s agent technologies had to piece together capabilities using Semantic Kernel or experimental multi-agent orchestrators. Those tools provided early building blocks for agent creation and function invocation, but lacked a stable, unified API suitable for enterprise-grade systems. With this RC release, the framework’s APIs and workflows are locked down, allowing teams to start production evaluation and implementation with greater confidence.
The framework emphasizes simplicity and flexibility. Developers can create a basic AI agent in just a handful of lines in either Python or .NET, using client libraries to connect to various model providers.
using System.ClientModel.Primitives; using Azure.Identity; using Microsoft.Agents.AI; using OpenAI; using OpenAI.Responses; var agent = new OpenAIClient( new BearerTokenPolicy(new AzureCliCredential(), "https://ai.azure.com/.default"), new OpenAIClientOptions() { Endpoint = new Uri("https://<resource>.openai.azure.com/openai/v1") }) .GetResponsesClient("gpt-4.1") .AsAIAgent(name: "HaikuBot", instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."); Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about Microsoft Agent Framework."));
Function tools enable agents to call domain code in a type-safe way, and graph-based workflows support sequential and concurrent agent orchestration, including human-in-the-loop scenarios and streaming responses.
Interoperability features add support for standards such as MCP (Model Context Protocol), as well as agent-to-agent communication patterns.
Multi-agent orchestration is a core capability of the framework. Instead of individual agents acting in isolation, developers can define workflows that coordinate multiple agents participating in tasks with handoff logic and group chat patterns. These orchestration primitives come with built-in support for streaming updates and checkpointing, which are critical for real-time and stateful applications.
There are some caveats at this stage. As a release candidate the packages are still flagged as pre-release on NuGet and PyPI, and the framework is evolving rapidly based on early feedback. Full GA documentation and migration guides are being prepared, including guidance for teams migrating from Semantic Kernel or from AutoGen. While the RC status signals stability, developers should plan to stay current with updates until GA, and be prepared for minor breaking changes if needed.
For practitioners ready to explore the Agent Framework now, Microsoft has published examples and getting-started guides on the official documentation site, along with source code and migration aids on GitHub.
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