好 —— 下面给你一份可执行的速览 + 上手指南，把 Microsoft 刚开源的 Microsoft Agent Framework（简称 AF）讲清楚：它是什么、核心能力、怎么快速跑起一个示例（Python + .NET 都给），并附上关键参考链接供你深入。文中所有重要事实我都引用了官方/权威来源。

概览（一句话）

Microsoft Agent Framework 是微软在 2025 年发布的开源 SDK + 运行时，整合了 Semantic Kernel 与 AutoGen 的想法，目标是简化“多 agent / agent-to-agent / agent 工作流” 的开发、编排与部署，支持 Python 与 .NET，开源 MIT 许可。(Microsoft for Developers)

核心亮点（要点）

  • 多语言支持：提供 Python 与 .NET SDK 与示例，API 风格在两者间保持一致。(GitHub)
  • 图/流式工作流：原生支持 graph-based workflows（数据流、checkpoint、streaming、human-in-loop、time-travel 等）。(GitHub)
  • 可扩展的 Agent Provider 层：内置对多种 LLM/provider 的适配（Azure/OpenAI 等），并能扩展第三方模型。(GitHub)
  • 运维就绪：带有观测（OpenTelemetry）、DevUI（交互式开发/调试界面）、中间件与生命周期管理，方便从本地实验迁移到 Azure Foundry 等生产环境。(GitHub)
  • 与 AutoGen / Semantic Kernel 的继承与迁移路径：官方给出从 AutoGen / Semantic Kernel 迁移指南。(GitHub)

官方资源（快速入口）

  • GitHub（代码 + README + 示例）：microsoft/agent-framework. (GitHub)
  • 官方介绍博文 / 公告（产品/用途说明）：Microsoft blog / Azure blog. (Microsoft for Developers)
  • 文档/入门（MS Learn / docs）：Agent Framework 概览与 Quick Start。(Microsoft Learn)

快速上手（在本机试跑）—— 两种方式都给你

先决条件：Python 3.8+ 或 .NET 7/8，Azure CLI（如用 Azure OpenAI），以及相应模型 credentials（可用本地/第三方 provider 做试验）。

A）Python：最短路径（参考 README）

  1. 安装（预发布包）：
pip install agent-framework --pre
  1. 一个最小的 async agent（基于 README 的简化示例）：
import asyncio
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    # 用 Azure CLI 授权或通过环境变量设定 endpoint/deployment
    agent = AzureOpenAIResponsesClient(credential=AzureCliCredential())
    # 创建一个简单 agent（示意）
    agent_instance = agent.create_agent(name="HaikuBot", instructions="Write a cheerful haiku about Agent Framework.")
    result = await agent_instance.run("Write a haiku about Microsoft Agent Framework.")
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

说明：官方 repo 含更多示例和 workflow 样例（chat clients、workflows、middleware、观测接入）。(GitHub)

B）.NET（C#）：快速示例

  1. 添加 NuGet 包：
dotnet add package Microsoft.Agents.AI
  1. 程序示意（伪代码）：
using Microsoft.Agents.AI;

var client = new OpenAIResponsesClient(/*credential/config*/);
var agent = client.CreateAIAgent("HaikuBot", "You are an upbeat assistant that writes haiku.");
string answer = await agent.RunAsync("Write a haiku about Microsoft Agent Framework.");
Console.WriteLine(answer);

（官方 .NET 博客与示例代码在 repo / docs 中有更详尽的 API 使用示例）。(GitHub)

进阶能力（你可以做的事）

  • 构建 multi-agent workflow：把若干专长 agent（检索、规划、执行、审计）用 graph/workflow 连接，支持 checkpoint 与回放。(GitHub)
  • 接入 Observability：开箱 OpenTelemetry 集成，便于分布式 tracing 与监控。(GitHub)
  • 本地开发 → 部署到 Azure AI Foundry：官方推荐从本地 DevUI/ Codespaces 实验，生产部署可接 Azure Foundry 获得治理/合规/持久化能力。(azure.microsoft.com)
  • Agent2Agent (A2A)、Model Context Protocol (MCP) 互操作：框架关注开放标准与互操作，可与其它 agent 平台对接（官方文章提到与 MCP / Windows AI Foundry 的生态联动）。(The Verge)

风险与注意事项

  • 数据外泄/合规：若 agent 与第三方服务交互，需谨慎管理数据流（readme 已提醒这一点）。部署企业级 agent 时请审查数据保留、地理位置与合规策略。(GitHub)
  • 生产安全：自动化 agent 具操作能力（调用 API、修改系统），务必设计权限隔离、人工在环（human-in-loop）策略与审计日志。(GitHub)

我能立刻为你做的事（选一或多个）

  • A. 帮你 创建一个完整的 Python starter 项目（包含 requirements.txt、示例 agent、workflow、README、如何用 Azure OpenAI/本地 provider 配置）。
  • B. 帮你 创建一个 .NET starter 模板（console app + NuGet + 简单 agent + workflow 示例）。
  • C. 帮你写一个 multi-agent workflow 示例（例如：检索 agent → 计划 agent → 执行 agent → 审计 agent），并提供本地测试步骤与部署指南（Azure Foundry）。
  • D. 或者我直接把 GitHub repo（microsoft/agent-framework）里的某个 python/examples 或 workflow-samples 拉出来，帮你按需改写成可运行的最小 demo（含环境变量说明与运行脚本）。

你想先要哪项？（我可以直接生成文件与完整代码片段，或给出 step-by-step 命令） (GitHub)