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@Sakaaaaai

【2026年最新・保存版】Microsoft Agent Frameworkとは？AutoGen × Semantic Kernelの後継、その全貌をやさしく解説

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Semantic KernelとAutoGen、結局どっち使えばいいの？
——その悩み、Microsoftが2025年に公式に終わらせました。

こんにちは。この記事では、いま.NET / Python界隈で最もアツいAIエージェント開発SDK、Microsoft Agent Framework (MAF) について、これ1本読めば概要をつかめる保存版としてまとめました。

ブックマーク推奨です。

TL;DR（3行まとめ）

  • Microsoft Agent Framework (MAF) は、AutoGen（研究寄り）と Semantic Kernel（エンタープライズ寄り）を統合したオープンソースのAIエージェント開発SDK
  • 2025年10月2日にGA（1.0）を迎え、.NET / Python / Go に対応。プロダクション利用OK
  • 単一エージェントからマルチエージェントのWorkflow（グラフベース）、MCP、OpenTelemetry、セッション状態管理まで全部入り

公式ドキュメント：Microsoft Agent Framework Overview
GitHub：microsoft/agent-framework

1. Microsoft Agent Frameworkとは何者か

一言で言うと、

AIエージェントとマルチエージェントワークフローを、本番運用レベルで構築するための統合SDK

です。

MicrosoftはこれまでAIエージェント系のOSSを2本走らせていました。

プロジェクト 特徴 立ち位置
AutoGen 抽象度が高くシンプル、マルチエージェント研究の先駆け 実験・PoC寄り
Semantic Kernel (SK) エンタープライズ機能（型安全・テレメトリ・ミドルウェア） プロダクション寄り

この2つを同じチームが融合させたのがAgent Frameworkです。公式は、Semantic Kernel と AutoGen の直接の後継と明言しています。Microsoft Learn

AutoGen（シンプルな抽象化）
        +
Semantic Kernel（エンタープライズ機能）
        +
Workflows（グラフベースのオーケストレーション）  ← New!
        ↓
  Microsoft Agent Framework 1.0

2. なぜ今、注目すべきなのか

2025年10月にGA、APIが安定

1.0リリースでAPIが安定し、後方互換性の約束付き。個人開発から企業導入までスケールできるフェーズに入りました。DevBlogs

マルチ言語対応（.NET / Python / Go）

.NETとPythonが一級市民、Goもサポート。チームの技術スタックを問わず採用しやすいのが大きな強みです。

Microsoft Foundryとの深い統合

Azure AI Foundry / Azure OpenAI / OpenAI / Anthropic / Ollama など、主要モデルプロバイダーをほぼ網羅。ローカルLLMからフロンティアモデルまで同じコードで切り替えられます。

MCP（Model Context Protocol）をネイティブサポート

Anthropicが提唱し、2025〜2026年にデファクトになったMCPを、ホスト側・クライアント側どちらも標準機能で扱えます。

OpenTelemetryによる可観測性

エージェントの推論・ツール呼び出し・ワークフロー実行をOTel標準でトレース。Azure Monitor でも、他のOTLPバックエンドでも受け止められます。Microsoft Tech Community

3. アーキテクチャの4本柱

MAFの機能は大きく4つの領域に整理されています。

領域 概要
Agents LLMで入力を処理し、ツール／MCPを呼び出して応答を返す単体エージェント
Harness Agent 長時間タスク向けの全部入りエージェント。TODO追跡・コンテキスト圧縮・ファイル/メモリ・承認フロー・可観測性を内蔵
Workflows 関数ベースおよびグラフベースのマルチエージェントオーケストレーション
Integrations モデル・ツール・コンテキスト・UI・評価サービスへのコネクタ群

さらに基礎ブロックとして、モデルクライアント、セッション状態管理、コンテキストプロバイダー（メモリ）、ミドルウェア、MCPクライアントが用意されています。Microsoft Learn

4. コードで見るMAF：Hello Agent

Python版

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.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
        model="gpt-5.4-mini",
        credential=AzureCliCredential(),
    ),
    name="HelloAgent",
    instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
)

result = await agent.run("フランスで一番大きい都市は？")
print(result)

インストールはたった1行。

pip install agent-framework

.NET (C#)版

using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;

AIAgent agent = new AIProjectClient(
        new Uri("https://your-foundry.services.ai.azure.com/api/projects/your-project"),
        new AzureCliCredential())
    .AsAIAgent(
        model: "gpt-5.4-mini",
        instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is the largest city in France?"));

この抽象度の低さは扱いやすく、ここからツール追加・マルチターン化・ワークフロー化へ自然にスケールできます。

5. AgentとWorkflow、いつどう使い分ける？

MAFで最初に迷うのがここ。公式に判断基準が明記されています。

Agent を使う Workflow を使う
タスクがオープンエンド／会話的 手順が明確に決まっている
ツール使用と計画を自律的に任せたい 実行順を明示的に制御したい
単一LLMコール（+ツール）で足りる 複数エージェント／関数の連携が必要

関数で書けるなら、AIエージェントではなく関数を書け——これは本当に大事なので額縁に入れておきましょう。

6. マルチエージェント：5つのオーケストレーションパターン

MAFのWorkflowが本当に強いのはここ。5つの標準パターンが用意されています。Microsoft Learn

パターン ユースケース
Sequential ドキュメント作成 → レビュー → 校閲のような直列処理
Concurrent 複数の観点で並列に分析（財務・法務・技術など）
Handoff 一次受付エージェントが専門エージェントへ引き継ぐ（カスタマーサポート型）
Group Chat 複数エージェントが議論して結論を出す
Magentic オーケストレータが動的に計画し、専門エージェントを呼ぶ（AutoGen由来）

これらをグラフとして組み合わせ、Human-in-the-loop の承認ステップも差し込めます。

7. 移行するべき人／今から学ぶ人

Semantic Kernelユーザー

移行対象です。公式にSKからの移行ガイドあり。SKの資産（プラグイン、フィルター）は概念的にほぼ引き継げます。

AutoGenユーザー

こちらも移行対象。AutoGenからの移行ガイドを参照。AgentChatの思想はそのままに、より堅牢になっています。

これからAIエージェントを学ぶ人

迷ったらMAF一択でOK。SKとAutoGenを別々に学ぶ必要はもうありません。

8. 保存版チートシート

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Microsoft Agent Framework 早見表           │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  pip install agent-framework                │
│  dotnet add package Microsoft.Agents.AI     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  対応言語 : .NET / Python / Go              │
│  モデル   : Foundry / Azure OpenAI /         │
│             OpenAI / Anthropic / Ollama …   │
│  プロトコル: MCP ネイティブ対応               │
│  観測性   : OpenTelemetry 標準               │
│  ライセンス: MIT (OSS)                       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Agent    → 自律的・会話的                   │
│  Workflow → 明示的・グラフベース             │
│  Harness  → 長時間タスク全部入り             │
└─────────────────────────────────────────────┘

9. これから追うべき情報源

10. まとめ

Microsoft Agent Frameworkは、単なる新しいSDKではなく、Microsoftが数年かけて分岐させてきたエージェント技術を1本に束ねた到達点です。

  • AutoGenのシンプルさ
  • Semantic Kernelの堅牢性
  • Workflowによる明示的オーケストレーション
  • MCP / OpenTelemetry / マルチプロバイダー対応

いま新規でAIエージェントを作るなら、MAFから始めるのが最短距離です。

読んで理解したを作れるに変えるには、手を動かすのが一番の近道です。

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この記事が役に立ったら、ストックといいねをよろしくお願いします。
コメントでMAFで作ってみたものもぜひ教えてください。

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