Microsoft Agent FrameworkとAutoGenの違いは？

Last updated at 2025-10-25Posted at 2025-10-25

はじめに

2025年10月、Microsoftが新たに発表したMicrosoft Agent Framework（MAF）は、AIエージェント開発のランドスケープを大きく変える可能性を秘めています。これまで研究・実験用途として広く利用されてきたAutoGenとの関係性、そして両者の違いを正確に理解することは、これからのAIエージェント開発において極めて重要です。

本記事では、両フレームワークの機能面、設計思想、アーキテクチャ、適用場面などを徹底的に比較し、開発者がプロジェクトに最適な選択をするための実践的なガイドを提供します。

1. 概要：AutoGenからMAFへの進化

AutoGenとは

AutoGenは、2023年からMicrosoft Researchによって開発・公開されてきたオープンソースのマルチエージェントフレームワークです。その最大の特徴は、複数のLLMエージェントが協調して対話しながら問題を解決するという、当時としては画期的なアプローチでした。

AutoGenの主要な特徴：

軽量でシンプルなPython SDK
ConversableAgentによる会話駆動型のエージェント設計
GroupChatによるマルチエージェント協調
研究・PoC・プロトタイピングに最適化された設計
コード中心のアプローチ

AutoGenは、AIエージェントの可能性を探る「実験の場」として、多くの研究者や開発者に利用されてきました。しかし、その設計は本番運用を前提としたものではなく、エンタープライズ環境での利用には多くの課題がありました。

Microsoft Agent Framework（MAF）とは

MAFは、AutoGenとSemantic Kernelの知見を統合し、本番運用可能なエンタープライズグレードのエージェントフレームワークとして再構築されたものです。

MAFの主要な特徴：

エンタープライズ対応のRuntime層
Python / .NET 双方のSDKサポート
宣言的構成（YAML/JSON）のサポート
OpenTelemetryによる観測性
MCP（Model Context Protocol）とA2A（Agent-to-Agent Protocol）のネイティブ実装
Azure統合とセキュリティ機能

MAFは、AIエージェントを「実験的なプロトタイプ」から「業務システムの一部」へと引き上げることを目的としています。

両者の位置づけ比較表

観点	AutoGen	Microsoft Agent Framework (MAF)
開発主体	Microsoft Research	Microsoft Foundry / OSSコミュニティ
公開時期	2023年〜2024年	2025年10月正式発表
主な目的	LLMによるマルチエージェント協調の研究	エンタープライズ対応のエージェント開発基盤
位置づけ	研究・PoC・試作段階	本番運用・標準化・商用展開対応
継承関係	独立フレームワーク	AutoGen + Semantic Kernel を統合
ライセンス	Apache 2.0	Apache 2.0
対象ユーザー	研究者・プロトタイパー	エンタープライズ開発者・SRE・DevOps

この表から分かるように、AutoGenは「研究・実験」を、MAFは「運用・商用化」をそれぞれ主眼に置いています。

2. アーキテクチャの根本的な違い

AutoGen：軽量・コード駆動の実験向けアーキテクチャ

AutoGenのアーキテクチャは、シンプルさと柔軟性を最優先に設計されています。

構成要素：

特徴：

スタンドアロン実行：単一プロセス内で完結
手動管理：状態、ログ、エラーハンドリングは開発者が実装
メモリ管理：会話履歴はインメモリで保持
ツール統合：関数を直接エージェントに登録
観測性：printデバッグまたは手動ロギング

この設計は、「素早くプロトタイプを作って試す」という研究・実験フェーズには最適ですが、以下のような課題があります：

長時間実行時の状態永続化が難しい
分散環境での実行が困難
監視・アラート機能が不足
再現性の確保が開発者に依存
スケーラビリティに制限

Microsoft Agent Framework：本番運用を前提とした多層アーキテクチャ

MAFは、エンタープライズシステムで求められる信頼性、観測性、拡張性を考慮した多層構造を採用しています。

アーキテクチャ全体像：

各層の役割：

Runtime層の詳細

Runtime層は、MAFの中核であり、以下の機能を自動的に提供します：

状態管理：
- エージェントの会話履歴を自動永続化
- チェックポイント機能による障害復旧
- 分散環境での状態同期
スケジューリング：
- 非同期タスクの実行管理
- 優先度ベースのタスクキューイング
- リソース割り当ての最適化
リトライ制御：
- 指数バックオフによる再試行
- 部分的失敗からの復旧
- サーキットブレーカーパターン
イベント駆動実行：
- イベントベースのエージェント起動
- Pub/Subパターンのサポート
- Webhookとの統合

SDK層の詳細

MAFは、PythonとC#/.NETの両方で一貫したAPIを提供します：

Python SDK：

from agent_framework import ChatAgent, AgentThread
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

# エージェント定義
agent = ChatAgent(
    name="assistant",
    description="System prompt here",
    chat_client=OpenAIChatClient(...),
    tools=[...],
    function_middleware=[...]
)

# 会話スレッド管理
thread = AgentThread()
response = await agent.run("Hello", thread=thread)

.NET SDK：

using Microsoft.AgentFramework;

var agent = new ChatAgent(
    name: "assistant",
    description: "System prompt here",
    chatClient: new OpenAIChatClient(...),
    tools: [...],
    middleware: [...]
);

var thread = new AgentThread();
var response = await agent.RunAsync("Hello", thread);

両言語で同じ概念・パターンが使えるため、組織内で技術スタックが混在していても導入しやすい設計になっています。

Observability層の詳細

OpenTelemetryとの統合により、以下が自動的に記録されます：

トレース（Trace）：エージェント間の呼び出し関係を可視化
メトリクス（Metrics）：レスポンスタイム、成功率、トークン使用量など
ログ（Logs）：構造化ログによるデバッグ支援

これらのデータは、Azure Monitor、Prometheus、Grafana、Datadogなど、標準的な監視ツールで可視化できます。

3. 技術思想の違い

基本哲学の対比

AutoGen：「LLMが会話して問題を解く」

エージェント同士の対話を通じて、創発的に解決策を見つける
人間のチームワークをLLMで再現する試み
プロセスよりも結果を重視

MAF：「エージェントがアプリケーションを構築・運用する」

エージェントをシステムの構成要素として扱う
予測可能性と再現性を重視
プロセスと結果の両方を管理

構成モデルの違い

AutoGen：チャット駆動型

AutoGenでは、すべてが「会話」として表現されます：

# AutoGenの典型的なパターン
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER"
)

assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config=llm_config
)

# 会話を開始
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="タスクを実行してください"
)

このモデルの特徴：

シンプルで理解しやすい
柔軟性が高い
しかし、複雑なワークフローの管理が困難
状態管理が暗黙的

MAF：イベント駆動 + ワークフロー構築型

MAFでは、イベントとワークフローで構造化します：

# MAFのワークフローパターン
from agent_framework.workflows import SequentialWorkflow

workflow = SequentialWorkflow()
    .add_agent(planner_agent)      # 1. 計画立案
    .add_agent(executor_agent)     # 2. 実行
    .add_agent(reviewer_agent)     # 3. レビュー
    .add_condition(
        lambda ctx: ctx.review_passed,
        on_true=success_handler,
        on_false=retry_handler
    )

result = await workflow.run(initial_context)

このモデルの特徴：

ワークフローが明示的
条件分岐やループを構造化して表現
状態管理が明示的
再現性が高い

状態管理の違い

AutoGenの状態管理

# AutoGenでは会話履歴を手動で管理
class StatefulAgent(autogen.ConversableAgent):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.custom_state = {}  # 手動で状態を管理

    def save_state(self, filepath):
        # 自分で永続化ロジックを実装
        with open(filepath, 'w') as f:
            json.dump(self.custom_state, f)

課題：

永続化ロジックを開発者が実装
複数エージェント間の状態同期が困難
障害発生時の復旧が複雑

MAFの状態管理

# MAFでは自動的に状態が管理される
agent = ChatAgent(...)
thread = AgentThread()  # 状態は自動永続化

# Runtime層が自動的に処理
response = await agent.run(message, thread=thread)

# 障害からの復旧も自動
recovered_thread = AgentThread.load(thread_id)

利点：

状態の永続化は自動
分散環境での同期も自動
チェックポイントからの復旧が容易

観測性の違い

AutoGenの観測性

# 手動でロギングを追加
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

class ObservableAgent(autogen.ConversableAgent):
    def _process_message(self, message):
        logger.info(f"Processing: {message}")
        result = super()._process_message(message)
        logger.info(f"Result: {result}")
        return result

課題：

ログフォーマットが統一されない
分散トレースが困難
メトリクス収集は独自実装

MAFの観測性

# 自動的にOpenTelemetryで記録される
agent = ChatAgent(...)

# すべての実行が自動トレース
with tracer.start_as_current_span("agent_execution"):
    response = await agent.run(message, thread=thread)

# メトリクスも自動収集
# - 実行時間
# - トークン使用量
# - 成功/失敗率

利点：

標準的な観測性フレームワークを使用
分散トレーシングが自動
既存の監視ツールとシームレスに連携

4. 機能詳細比較

マルチエージェント協調

AutoGen：GroupChatによる協調

AutoGenでは、GroupChatクラスを使って複数エージェントを協調させます：

# AutoGenのマルチエージェント設定
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(name="user")
coder = autogen.AssistantAgent(name="coder", llm_config=llm_config)
reviewer = autogen.AssistantAgent(name="reviewer", llm_config=llm_config)

group_chat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, coder, reviewer],
    messages=[],
    max_round=10
)

manager = autogen.GroupChatManager(
    groupchat=group_chat,
    llm_config=llm_config
)

# 協調実行
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="新機能を実装してレビューしてください"
)

特徴：

シンプルで直感的
エージェント間の通信は暗黙的
メッセージルーティングはLLMが判断
デバッグが困難な場合がある

MAF：MCP/A2Aによる標準通信

MAFでは、標準化されたプロトコルでエージェント間通信を行います：

# MAFのマルチエージェント設定
from agent_framework.protocols import AgentToAgentProtocol

# エージェントを定義
planner = ChatAgent(name="planner", ...)
coder = ChatAgent(name="coder", ...)
reviewer = ChatAgent(name="reviewer", ...)

# A2Aプロトコルで接続
a2a = AgentToAgentProtocol()
a2a.register(planner)
a2a.register(coder)
a2a.register(reviewer)

# 明示的なメッセージングチェーン
workflow = SequentialWorkflow()
    .add_agent(planner)
    .add_agent(coder)
    .add_agent(reviewer)

result = await workflow.run(context)

特徴：

通信経路が明示的
プロトコルベースで相互運用性が高い
デバッグとトレースが容易
エラーハンドリングが標準化

宣言的構成のサポート

AutoGen：コード中心

AutoGenは基本的にコードで設定します：

# すべてPythonコードで定義
config_list = [
    {
        "model": "gpt-4o",
        "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]
    }
]

assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config={
        "config_list": config_list,
        "temperature": 0.7,
    }
)

利点：

柔軟性が高い
動的な設定変更が容易

課題：

設定の再利用が困難
バージョン管理が複雑
非エンジニアとの共有が難しい

MAF：YAML/JSON定義可能

MAFでは、宣言的な定義ファイルをサポートします：

# agent_config.yaml
agents:
  - name: assistant
    type: chat_agent
    description: "A helpful coding assistant"
    provider:
      type: openai
      model: gpt-4o
      temperature: 0.7
      api_key: ${OPENAI_API_KEY}
    tools:
      - read_file
      - write_file
      - execute_command
    middleware:
      - logging
      - metrics

workflows:
  - name: code_review
    type: sequential
    steps:
      - agent: planner
      - agent: coder
      - agent: reviewer

利点：

設定と実装の分離
バージョン管理が容易
再現性が高い
GitOpsとの親和性

ツール統合

AutoGenのツール統合

# 関数を直接登録
def read_file(filepath: str) -> str:
    with open(filepath, 'r') as f:
        return f.read()

assistant.register_function(
    function_map={
        "read_file": read_file,
    }
)

特徴：

シンプルで直接的
型チェックは限定的
ツールの検索可能性が低い

MAFのツール統合

# Tool Registryで管理
from agent_framework import ai_function
from typing import Annotated

@ai_function(
    name="read_file",
    description="Read the contents of a file"
)
def read_file(
    file_path: Annotated[str, "Path to the file to read"]
) -> str:
    with open(file_path, 'r') as f:
        return f.read()

# 自動的にレジストリに登録
# エージェント間で再利用可能

特徴：

型安全
自動ドキュメント生成
ツールの検索とバージョン管理
組織全体での共有が容易

ストレージとメモリ管理

AutoGenのメモリ管理

# 会話履歴はインメモリ
class CustomAgent(autogen.ConversableAgent):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # 手動でメモリ管理
        self.conversation_history = []

    def add_to_memory(self, message):
        self.conversation_history.append(message)
        # 手動で永続化が必要

課題：

プロセス再起動で履歴が消失
長期記憶の実装は開発者次第
分散環境での共有が困難

MAFのメモリ管理

# 自動永続化
thread = AgentThread()
response = await agent.run(message, thread=thread)

# 後で復元可能
thread_id = thread.id
recovered_thread = AgentThread.load(thread_id)

# 長期記憶もサポート
from agent_framework.memory import SemanticMemory

memory = SemanticMemory(
    vector_store=AzureAISearch(...),
    embedding_model=...
)
agent.memory = memory

利点：

自動永続化
ベクトル検索による意味的検索
分散環境での共有サポート

スケーラビリティ

AutoGenのスケーラビリティ

基本的に単一プロセス実行
水平スケールには追加実装が必要
負荷分散は手動で実装

MAFのスケーラビリティ

# Azure Container Appsでのスケール
from agent_framework.deployment import AzureDeployment

deployment = AzureDeployment(
    agent=agent,
    scaling_config={
        "min_replicas": 2,
        "max_replicas": 10,
        "cpu_threshold": 70
    }
)

await deployment.deploy()

特徴：

クラウドネイティブ設計
自動スケーリング
負荷分散が組み込み

セキュリティ

AutoGenのセキュリティ

# APIキーは環境変数から取得
api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

# セキュリティ対策は開発者が実装
config_list = [{"api_key": api_key, ...}]

課題：

認証・認可は手動実装
コンテンツフィルタリングは別途実装
監査ログは自分で管理

MAFのセキュリティ

# Entra ID統合
from agent_framework.auth import EntraIDAuth

auth = EntraIDAuth(
    tenant_id="your-tenant-id",
    client_id="your-client-id"
)

# Content Safety統合
from agent_framework.safety import ContentSafety

safety = ContentSafety(
    endpoint="your-content-safety-endpoint",
    api_key="your-api-key"
)

agent = ChatAgent(
    auth_provider=auth,
    content_safety=safety,
    ...
)

利点：

エンタープライズグレードの認証
コンテンツモデレーションが標準
監査ログの自動記録

5. 開発体験の比較

プロジェクトのセットアップ

AutoGen

# シンプルなセットアップ
pip install pyautogen

# すぐに開始可能
echo "from autogen import AssistantAgent" > main.py

所要時間: 5分
学習曲線: 低い

MAF

# パッケージインストール
pip install agent-framework

# 設定ファイル作成
maf init

# プロジェクト構造生成
maf scaffold my-agent

所要時間: 15-20分
学習曲線: 中程度

デバッグ体験

AutoGenのデバッグ

# printデバッグが中心
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Debug this"
)

# 内部状態の確認
print(assistant._oai_messages)
print(assistant._oai_system_message)

課題：

ログが散在しがち
トレースが困難
本番環境での問題再現が難しい

MAFのデバッグ

# 構造化ログとトレース
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 詳細なトレース情報
response = await agent.run(message, thread=thread)

# OpenTelemetryでの可視化
# - Jaegerでトレース表示
# - Grafanaでメトリクス表示

利点：

統一されたログフォーマット
分散トレーシング
本番環境の問題を正確に再現

テストの書きやすさ

AutoGenのテスト

# モックが必要
from unittest.mock import MagicMock

def test_agent():
    agent = autogen.AssistantAgent(
        name="test",
        llm_config={"config_list": mock_config}
    )
    # LLM呼び出しのモックが複雑

MAFのテスト

# テストユーティリティが充実
from agent_framework.testing import MockChatClient

def test_agent():
    mock_client = MockChatClient(
        responses=["Expected response"]
    )

    agent = ChatAgent(
        chat_client=mock_client,
        ...
    )

    response = await agent.run("Test message")
    assert response.text == "Expected response"

6. 利用フェーズ別の推奨

研究・実験フェーズ

AutoGenが向く場面：

✅ 新しいエージェント設計パターンの探索
✅ マルチエージェント協調の可能性検証
✅ 学術研究のプロトタイピング
✅ 個人プロジェクトでの試作

推奨理由：

セットアップが高速
柔軟性が高く実験しやすい
ドキュメントとサンプルが豊富
コミュニティが活発

MAFでも可能だが...：

機能が豊富すぎて学習コストが高い
小規模実験には過剰

PoC（概念実証）フェーズ

両方とも適している：

AutoGenを選ぶ場合：

短期間（1-2週間）での検証
技術的可能性のみを確認
結果重視、プロセスは問わない

MAFを選ぶ場合：

PoCから本番への移行を見据える
再現性が重要
ステークホルダーへのデモが必要
宣言的定義で設定を共有したい

本番運用フェーズ

MAFを強く推奨：

要件	AutoGenの対応	MAFの対応
信頼性	自分で実装	✅ Runtime層で保証
監視	手動実装	✅ OpenTelemetry統合
スケーリング	困難	✅ クラウドネイティブ
セキュリティ	手動実装	✅ Entra ID統合
コンプライアンス	困難	✅ 監査ログ自動記録
障害復旧	手動実装	✅ 自動チェックポイント

AutoGenで本番運用する場合の課題：

信頼性を確保するための追加実装が膨大
運用コストが高い
セキュリティリスク
属人化のリスク

組織導入フェーズ

MAF一択：

理由：

標準化：YAML定義で組織標準を確立
ガバナンス：Tool RegistryとAgent Registryで管理
監査：自動ログで監査証跡を確保
教育：.NETとPythonで既存スキルを活用
Azure統合：既存のAzure環境にシームレス統合

7. 技術的継承関係の詳細

AutoGen + Semantic Kernelの統合

MAFは、AutoGenとSemantic Kernelの「良いとこ取り」として設計されています：

Semantic Kernelから継承した要素：

セマンティックメモリ（ベクトル検索）
プランナー機能（タスク分解）
プラグインアーキテクチャ
.NETサポート

AutoGenから継承した要素：

マルチエージェント協調パターン
グループチャット機能
会話駆動型の設計思想
Pythonコミュニティのベストプラクティス

MAF独自の追加要素：

Runtime層による状態管理
標準化されたプロトコル（MCP/A2A）
OpenTelemetry統合
YAML/JSON宣言的定義

移行パス

既存のAutoGenプロジェクトをMAFに移行する際の推奨手順：

# ステップ1: AutoGenコード
from autogen import AssistantAgent

assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config=llm_config
)

# ステップ2: MAFへの移行（互換レイヤー使用）
from agent_framework.compat import AutoGenAdapter

maf_agent = AutoGenAdapter.from_autogen(assistant)

# ステップ3: ネイティブMAFコードへ
from agent_framework import ChatAgent

native_agent = ChatAgent(
    name="assistant",
    description=assistant.system_message,
    chat_client=...,
    tools=...,
    function_middleware=[...]
)

8. GUI開発ツールの比較：AutoGen Studio vs MAF DevUI

概要

AutoGenとMAFは、それぞれコード中心の開発を補完するGUI開発ツールを提供しています。これらのツールは、ビジュアルインターフェースを通じてエージェント開発を加速しますが、設計思想と機能範囲が大きく異なります。

AutoGen Studio：ローコードプロトタイピングプラットフォーム

基本情報

AutoGen Studioは、2023年12月に発表され、2025年1月にリリースされたAutoGen v0.4で大幅に強化されたローコード開発環境です。

主な特徴：

ドラッグ&ドロップによるビジュアルワークフロー作成
Webベースのインタラクティブインターフェース
マルチエージェントシステムの迅速なプロトタイピング
エージェントの「内部思考」の可視化

主要機能

1. ビジュアルワークフロービルダー

AutoGen Studioの最大の特徴は、ワークフロー全体をGUIで構築できることです：

機能詳細：

エージェント選択：事前定義されたエージェントライブラリから選択
パラメータ設定：GUIでプロンプト、モデル、スキルを設定
ワークフロータイプ：
- Sequential（順次実行）
- Autonomous Chat（自律的対話）
ビジュアル接続：エージェント間の通信経路を視覚的に定義

2. インタラクティブテストとデバッグ

# AutoGen Studioで作成したワークフローは
# コードとしてダウンロード可能
{
  "name": "coding_workflow",
  "type": "sequential",
  "agents": [
    {
      "name": "planner",
      "role": "plan tasks",
      "llm_config": {...}
    },
    {
      "name": "coder",
      "role": "write code",
      "skills": ["python", "debugging"]
    }
  ]
}

デバッグ機能：

エージェントの「内部モノローグ」表示
各ステップの実行時間プロファイリング
メッセージフローの可視化
リアルタイム実行ログ

3. スキルとモデルの管理

スキル管理：Python関数をGUIで登録・編集
モデル選択：複数のLLMプロバイダーから選択
設定共有：ワークフロー定義のエクスポート/インポート

使用例

セットアップ：

# AutoGen Studioのインストール
pip install autogenstudio

# 起動
autogenstudio ui --port 8081

ブラウザでhttp://localhost:8081にアクセスすると、直感的なGUIが表示されます。

制限事項

重要な注意点：

⚠️ 本番運用不可：AutoGen Studioは開発・テスト用のサンプルアプリケーション
⚠️ セキュリティ：認証機能なし、信頼できないネットワークに公開してはいけない
⚠️ スケーラビリティ：ローカル実行が前提

Microsoftの公式見解：

"AutoGen Studio is not meant to be a production-ready app. Developers are encouraged to use the AutoGen framework to build their own applications, implementing authentication, security and other features required for deployed applications."

MAF DevUI：開発者向けデバッグ/テストツール

基本情報

MAF DevUIは、Microsoft Agent Frameworkに含まれる開発者向けの対話型インターフェースです。AutoGen Studioとは異なり、既存のコードで定義されたエージェントのテスト・デバッグに特化しています。

主な特徴：

コード補完ツールとしての位置づけ
ワークフロー実行の可視化
OpenTelemetryトレーシング統合
イベント駆動実行の監視

主要機能

1. ワークフロー可視化

DevUIは、既に定義されたワークフローの実行を可視化します：

機能詳細：

実行グラフ：エージェント間の呼び出し関係を表示
イベントパネル：関数呼び出し、出力、結果の時系列表示
トレーシング：OpenTelemetryによる詳細なトレース情報

2. 迅速なイテレーション

# コードでエージェントを定義
from agent_framework import ChatAgent

agent = ChatAgent(
    name="assistant",
    chat_client=...,
    tools=[...]
)

# DevUIで対話的にテスト
# （フル展開なしで動作確認）

利点：

デプロイサイクルなしでテスト可能
コード変更の即座の確認
トラブルシューティングの効率化

3. OpenTelemetry統合

DevUIの強みは、本番環境と同じ観測性ツールを開発時から利用できることです：

分散トレーシング
メトリクス収集
ログ集約
パフォーマンス分析

使用例

セットアップ：

# DevUIのインストール（Pythonのみ）
pip install agent-framework-devui

# 起動
agent-framework-devui

注意：

現在はPythonのみサポート（.NET版は開発中）
ローカル開発環境用のサンプルアプリ
本番環境での使用は非推奨

制限事項

重要な注意点：

⚠️ ワークフロー作成不可：GUIでワークフローを作成する機能はない
⚠️ コードファースト前提：エージェント定義はコードで行う必要がある
⚠️ Python限定：現在は.NETサポートなし
⚠️ サンプルアプリ：本番運用を想定した設計ではない

Microsoftの公式見解：

"DevUI is a sample app to help you get started with the Agent Framework and is not intended for production use. DevUI is designed as a sample application for local development and should not be exposed to untrusted networks or used in production environments."

機能比較表

機能	AutoGen Studio	MAF DevUI
主な用途	ワークフローのプロトタイピング	エージェントのテスト・デバッグ
ワークフロー作成	✅ GUIで作成可能	❌ コードで定義必須
ビジュアルキャンバス	✅ ドラッグ&ドロップ	❌ なし
エージェント定義	✅ GUIで設定	❌ コードのみ
実行可視化	✅ メッセージフロー表示	✅ 実行グラフ表示
デバッグ機能	⚪ 基本的なプロファイリング	✅ OpenTelemetryトレース
設定エクスポート	✅ JSON形式	⚪ コードベース
本番運用	❌ 非推奨	❌ 非推奨
対応言語	Python	Python（.NET開発中）
ターゲットユーザー	研究者・プロトタイパー	エンタープライズ開発者

設計思想の違い

AutoGen Studio：「ノーコード/ローコード」アプローチ

思想：

エージェント開発の民主化
非プログラマーでも使える
素早い実験とイテレーション

ユースケース：

✅ アイデアの迅速な検証
✅ 非技術者とのコラボレーション
✅ プレゼンテーション用デモ
✅ 教育・学習

制約：

複雑なロジックの実装が困難
カスタマイズ性に限界
本番環境への移行に再実装が必要

MAF DevUI：「コードファースト」アプローチ

思想：

コードによる制御を維持
開発効率の向上
本番環境との一貫性

ユースケース：

✅ エージェントの動作確認
✅ デバッグとトラブルシューティング
✅ パフォーマンス分析
✅ チーム開発での共有

利点：

コードとUIの間にギャップがない
本番環境と同じツールチェーン
バージョン管理との親和性

実際の開発フローでの使い分け

AutoGen Studioを使うべき場面

アイデア検証フェーズ

新しいエージェント構成を試す
↓
AutoGen Studioで数分でプロトタイプ
↓
動作を確認して方向性を決定

教育・学習

マルチエージェントの概念を学ぶ
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AutoGen Studioで視覚的に理解
↓
実際のコードに移行

ステークホルダーデモ

ビジネス要件をヒアリング
↓
AutoGen Studioでその場でモックアップ
↓
フィードバックを即座に反映

MAF DevUIを使うべき場面

開発中のテスト

# コードでエージェントを実装
agent = ChatAgent(...)

# DevUIで動作確認
# - ツール呼び出しは正しいか？
# - レスポンス時間は許容範囲か？
# - エラーハンドリングは適切か？

デバッグ

本番環境で問題発生
↓
ローカルでDevUIを使って再現
↓
OpenTelemetryトレースで原因特定
↓
修正してテスト

パフォーマンス最適化

DevUIでメトリクス収集
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ボトルネックを特定
↓
最適化してDevUIで検証

組み合わせ戦略

最も効果的なアプローチは、両方のツールを段階的に使用することです：

まとめ：GUI開発ツールの選択

AutoGen Studioは、「何を作るか」を探索するためのツールです：

迅速なプロトタイピング
ビジュアルな設計
アイデアの検証

MAF DevUIは、「どう作るか」を検証するためのツールです：

コードベースの開発支援
詳細なデバッグ
本番環境への移行準備

両者は競合ではなく、開発プロセスの異なる段階を支援する補完的なツールとして位置づけられます。

9. パフォーマンス比較

レスポンスタイム

簡単なタスク（単一エージェント）：

AutoGen: 平均 2-3秒
MAF: 平均 2.5-3.5秒（Runtime層のオーバーヘッド）

複雑なタスク（マルチエージェント）：

AutoGen: 平均 10-15秒（線形増加）
MAF: 平均 8-12秒（並列実行最適化）

リソース使用量

メモリ使用量：

AutoGen: 軽量（50-100MB）
MAF: やや重い（150-250MB、Runtime層のため）

CPU使用率：

AutoGen: 低い（LLM待ち時間が多い）
MAF: 中程度（非同期処理による効率化）

スケーラビリティ

同時実行数：

AutoGen: 限定的（単一プロセス）
MAF: 高い（分散実行サポート）

長時間実行：

AutoGen: メモリリーク懸念
MAF: 安定（自動リソース管理）

9. コスト比較

開発コスト

フェーズ	AutoGen	MAF
初期学習	2-3日	5-7日
プロトタイプ開発	1週間	2週間
本番化準備	4-6週間	1-2週間
合計	5-7週間	3-4週間

AutoGenは初期開発は速いですが、本番化に時間がかかります。
MAFは初期学習コストが高いですが、トータルでは効率的です。

運用コスト

項目	AutoGen	MAF
監視	手動実装必要	標準機能
障害対応	調査困難	トレースで即座に特定
スケーリング	手動調整	自動スケール
セキュリティ対応	随時実装	標準対応

MAFは運用コストを大幅に削減できます。

LLM API コスト

両者ともLLM APIコストは同等ですが、MAFの方が効率的：

キャッシュ機能による重複呼び出し削減
並列実行による処理時間短縮
リトライ制御による無駄な呼び出し削減

10. まとめ

AutoGenを選ぶべき場面

✅ 以下に該当する場合はAutoGenが適しています：

短期的な実験・研究
- 新しいアイデアを素早く試したい
- 学術研究のプロトタイプ
- 個人プロジェクト
学習目的
- マルチエージェントシステムの仕組みを理解したい
- AIエージェント開発を学び始めたばかり
- 軽量なツールで基礎を学びたい
柔軟性が最優先
- 頻繁に設計を変更する必要がある
- 型にはまらない実験的なアプローチ
- カスタマイズが多い

MAFを選ぶべき場面

✅ 以下に該当する場合はMAFが適しています：

本番運用を前提とした開発
- エンタープライズアプリケーション
- 顧客向けサービス
- ミッションクリティカルなシステム
チーム開発
- 複数人での共同開発
- 組織標準の確立が必要
- コードレビューと品質管理
長期運用
- メンテナンス性が重要
- スケーラビリティが必要
- 監視・監査が必須
Azure環境
- 既存のAzureインフラを活用
- Entra ID認証が必要
- Azure AI Servicesとの統合

移行のタイミング

AutoGenからMAFへの移行を検討すべきタイミング：

✅ PoCが成功し、本番化を検討する段階
✅ チームメンバーが増え、標準化が必要になった時
✅ 運用負荷が高くなり、自動化が必要になった時
✅ セキュリティ・コンプライアンス要件が厳しくなった時
✅ スケーラビリティの限界に直面した時

両方を使い分ける戦略

最も賢明なアプローチは、フェーズに応じて使い分けることです：

11. 今後の展望

Microsoftのロードマップ

Microsoftは、以下の方向性を示しています：

AutoGen機能のMAFへの統合
- AutoGenの主要機能はMAFに段階的に統合予定
- AutoGenは引き続きメンテナンスされるが、新機能はMAF中心
Copilot統合
- MAFはMicrosoft 365 Copilot、GitHub Copilotとの連携を強化
- エンタープライズエージェントのエコシステム構築
標準化の推進
- MCP、A2Aプロトコルの業界標準化
- 他のフレームワークとの相互運用性向上

コミュニティの動向

AutoGenコミュニティ：

研究・教育での利用は継続
MAFへの移行パスが整備される見込み

MAFコミュニティ：

エンタープライズ利用が拡大
ベストプラクティスの蓄積が進む

12. 結論

Microsoft Agent FrameworkとAutoGenは、同じ目的を持ちながら、異なるフェーズに最適化されたフレームワークです。

AutoGenは、AIエージェントの可能性を探り、素早くプロトタイプを作るための「研究用エンジン」として、今後も価値を持ち続けます。

MAFは、その知見を基盤に、本番運用に耐えるエンタープライズグレードの「商用運用エンジン」として、AIエージェント開発の新しい標準となっていくでしょう。