Guida sviluppo Agenti in .NET

Guida allo Sviluppo di Agenti in .NET: Dalla Teoria alla Pratica con Microsoft Agent Framework

Indice dei Contenuti – Guida sviluppo Agenti in .NET

1. Introduzione: L’Era degli Agenti AI nel Panorama .NET
2. Comprendere l’Architettura di un Agente AI
3. Microsoft Agent Framework: Il Nuovo Standard per lo Sviluppo Agenti
4. Configurazione dell’Ambiente di Sviluppo
5. Implementazione del Primo Agente: Esempio Pratico
6. Pattern di Orchestrazione Multi-Agente
7. Integrazione con Azure AI Foundry per Deployment Enterprise
8. Best Practices per lo Sviluppo di Soluzioni Agentiche
9. Monitoraggio, Osservabilità e Governance
10. Conclusioni e Percorsi di Formazione Continua

1. Introduzione: L’Era degli Agenti AI nel Panorama .NET

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni aziendali ha raggiunto un punto di svolta con l’avvento degli agenti AI autonomi. A differenza dei tradizionali sistemi reattivi basati su regole predefinite, gli agenti AI rappresentano un paradigma di sviluppo fondamentalmente diverso: sistemi capaci di ragionare, pianificare e agire autonomamente per raggiungere obiettivi specifici, mantenendo al contempo il controllo umano dove necessario.

Nel contesto .NET, Microsoft ha recentemente rilasciato il Microsoft Agent Framework, un framework open-source che unifica le capacità di Semantic Kernel e AutoGen, fornendo agli sviluppatori un ecosistema completo per la costruzione, orchestrazione e deployment di agenti AI. Questa evoluzione rappresenta una risposta concreta alle sfide che le organizzazioni affrontano nella modernizzazione delle proprie applicazioni legacy, permettendo di trasformare logiche business rigide e hardcoded in sistemi intelligenti e adattivi.

L’obiettivo di questa guida è fornire agli sviluppatori .NET e agli ingegneri informatici una comprensione strutturata dello sviluppo di soluzioni agentiche, partendo dai concetti fondamentali fino alle implementazioni enterprise-grade con Azure AI Foundry.

2. Comprendere l’Architettura di un Agente AI

Prima di procedere con l’implementazione pratica, è fondamentale comprendere i componenti architetturali che costituiscono un agente AI.

2.1 Componenti Fondamentali

Un agente AI è costituito da quattro elementi principali:

Large Language Model (LLM): Il cervello dell’agente, responsabile del ragionamento e della comprensione del linguaggio naturale. Può essere un modello GPT di OpenAI, Claude di Anthropic, Mistral o Meta Llama, tutti supportati dall’ecosistema Azure.

Istruzioni (System Prompt): Definiscono il comportamento dell’agente, il suo ruolo e le competenze specifiche. Rappresentano l’identità e il dominio di expertise dell’agente.

Strumenti (Tools): Interfacce che permettono all’agente di interagire con sistemi esterni: database, API REST, servizi cloud, code execution environments. Gli strumenti estendono le capacità dell’agente oltre la semplice generazione di testo.

Memoria e Stato: Sistema di gestione del contesto conversazionale e dello stato applicativo, essenziale per interazioni multi-turno e workflow di lunga durata.

2.2 Modalità di Attivazione

Gli agenti possono essere attivati attraverso diversi meccanismi:

• Richieste dirette da utenti (chat interfaces)
• Invocazioni programmatiche da altre applicazioni
• Chiamate da altri agenti in architetture multi-agente
• Trigger temporali o basati su eventi

2.3 Differenze Rispetto ai Sistemi Tradizionali

La differenza fondamentale rispetto ai sistemi tradizionali risiede nell’approccio dichiarativo: invece di codificare il “come” (sequenze di if-else, switch-case, state machines), si descrive il “cosa” si vuole ottenere, delegando all’agente la pianificazione e l’esecuzione delle azioni necessarie.

3. Microsoft Agent Framework: Il Nuovo Standard per lo Sviluppo Agenti

Microsoft Agent Framework rappresenta l’evoluzione naturale di Semantic Kernel e AutoGen, sviluppato dagli stessi team con l’obiettivo di fornire un framework unificato e production-ready.

3.1 Caratteristiche Distintive

Unificazione di Best Practices: Combina la semplicità di AutoGen nell’orchestrazione multi-agente con le funzionalità enterprise di Semantic Kernel (type safety, telemetria, gestione dello stato basata su thread).

Workflow Graph-Based: Introduce un sistema di workflow basato su grafi dove gli Executor (agenti o funzioni deterministiche) sono connessi tramite Edge, permettendo orchestrazioni complesse con routing condizionale ed esecuzione parallela.

Supporto Multi-Linguaggio: Pieno supporto per C# e Python con API consistenti, permettendo ai team di scegliere il linguaggio più appropriato per il contesto.

Osservabilità Integrata: Integrazione nativa con OpenTelemetry per distributed tracing, monitoring e debugging, elementi essenziali per ambienti di produzione.

Model Context Protocol (MCP): Supporto nativo per MCP, permettendo integrazione sicura di strumenti e risorse esterne con governance e osservabilità centralizzate.

3.2 Stato Attuale e Roadmap

Il framework è attualmente in public preview (a partire da ottobre 2025), con general availability prevista nel breve termine. Nonostante lo stato preview, include già tutte le funzionalità necessarie per deployment in produzione, con particolare attenzione a sicurezza, scalabilità e compliance.

4. Configurazione dell’Ambiente di Sviluppo – Guida sviluppo Agenti in .NET

4.1 Prerequisiti Tecnici

Per iniziare lo sviluppo con Microsoft Agent Framework sono necessari:

• .NET 8 SDK o superiore (si consiglia .NET 9 per le ultime ottimizzazioni)
• Visual Studio 2022 o Visual Studio Code con C# Dev Kit
• Azure CLI (per autenticazione con Azure OpenAI Service)
• Account Azure con accesso a Azure OpenAI Service o Azure AI Foundry

4.2 Installazione dei Pacchetti NuGet

// Aggiungere i pacchetti NuGet necessari
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease

Per progetti che utilizzano Azure AI Foundry:

dotnet add package Azure.AI.Agents.Persistent --prerelease

4.3 Configurazione Autenticazione

Configurare le variabili d’ambiente per l’accesso ai servizi Azure:

// Variabili d'ambiente richieste
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o-mini

Per l’autenticazione, si consiglia l’utilizzo di Azure CLI credentials in sviluppo e Managed Identity in produzione:

using Azure.Identity;

var credential = new AzureCliCredential();
// In produzione: new ManagedIdentityCredential()

5. Implementazione del Primo Agente: Esempio Pratico

5.1 Creazione di un Agente Base

L’implementazione di un agente con Microsoft Agent Framework richiede sorprendentemente poche righe di codice:

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

// 1. Creare il client per Azure OpenAI
var endpoint = new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"));
var credential = new AzureCliCredential();

var azureClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credential);
var chatClient = azureClient.GetChatClient("gpt-4o-mini");

// 2. Definire le istruzioni dell'agente
string instructions = @"
Sei un assistente esperto in analisi di prezzi per e-commerce.
Le tue responsabilità includono:
- Calcolare sconti basati sul tier di membership del cliente
- Applicare promozioni stagionali quando appropriate
- Fornire sempre output in formato JSON

Tier di membership e relativi sconti:
- Gold: 15%
- Silver: 10%
- Bronze: 5%
";

// 3. Creare l'agente
var agent = chatClient.CreateAgent(
    instructions: instructions,
    name: "PricingAssistant"
);

// 4. Eseguire l'agente
var response = await agent.RunAsync(
    "Ho un cliente Gold con un carrello di €250. Calcola lo sconto applicabile.",
    options: new ChatClientAgentRunOptions() 
    { 
        ChatOptions = new() { Temperature = 0.7f } 
    }
);

Console.WriteLine(response.Text);

5.2 Registrazione di Agenti come Servizi

Per applicazioni più complesse, è consigliabile registrare gli agenti come servizi nel dependency injection container:

// In Program.cs o Startup.cs
services.AddAIAgent(builder =>
{
    var chatClient = builder.GetChatClient("azure-openai");
    return chatClient.CreateAgent(
        instructions: instructions,
        name: "PricingAgent"
    );
});

// Utilizzo tramite injection
public class DiscountService
{
    private readonly IAgent _pricingAgent;
    
    public DiscountService(IAgent pricingAgent)
    {
        _pricingAgent = pricingAgent;
    }
    
    public async Task<decimal> CalculateDiscountAsync(
        string customerTier, 
        decimal subtotal)
    {
        var query = $"Cliente {customerTier}, subtotale {subtotal:C}";
        var response = await _pricingAgent.RunAsync(query);
        // Parse JSON response
        return ParseDiscount(response.Text);
    }
}

5.3 Aggiungere Strumenti agli Agenti – Guida sviluppo Agenti in .NET

Gli LLM non eccellono nei calcoli matematici. Una best practice consiste nell’utilizzare un code interpreter per operazioni numeriche:

// Aggiungere code interpreter tool
var agentWithTools = chatClient.CreateAgent(
    instructions: instructions,
    name: "PricingAgentWithCalculator",
    tools: new[] 
    { 
        new CodeInterpreterTool() // Esegue Python in ambiente isolato
    }
);

Strumenti custom possono essere implementati come metodi C# e registrati come funzioni callable dall’agente:

[Description("Verifica la disponibilità di un prodotto in magazzino")]
public async Task<StockInfo> CheckProductStock(
    [Description("ID del prodotto")] string productId)
{
    // Chiamata a database o API esterna
    return await _stockRepository.GetStockInfoAsync(productId);
}

// Registrazione del tool
var toolCollection = new ToolCollection { CheckProductStock };
var agent = chatClient.CreateAgent(
    instructions: instructions,
    tools: toolCollection
);

6. Pattern di Orchestrazione Multi-Agente

Uno dei punti di forza del Microsoft Agent Framework è la capacità di orchestrare sistemi multi-agente complessi. Esistono diversi pattern architetturali, ciascuno adatto a scenari specifici.

6.1 Sequential Workflow

Il pattern più semplice: gli agenti vengono eseguiti in sequenza, dove l’output di un agente diventa l’input del successivo.

// Definizione di due agenti specializzati
services.AddAIAgent("StockAgent", builder => 
    builder.GetChatClient("azure-openai")
        .CreateAgent(
            instructions: "Verifica disponibilità prodotti in magazzino",
            name: "StockChecker"
        )
);

services.AddAIAgent("DiscountAgent", builder => 
    builder.GetChatClient("azure-openai")
        .CreateAgent(
            instructions: "Calcola sconti basati su membership",
            name: "DiscountCalculator"
        )
);

// Creazione del workflow sequenziale
services.AddWorkflow("CheckoutWorkflow", (stockAgent, discountAgent) =>
{
    return new SequentialWorkflow()
        .AddAgent(stockAgent)
        .AddAgent(discountAgent);
});

6.2 Handoff Pattern

Pattern dove un agente coordinatore decide dinamicamente a quale agente specializzato delegare il task:

var coordinatorAgent = chatClient.CreateAgent(
    instructions: @"
        Sei un coordinatore che analizza le richieste e le indirizza:
        - Domande su disponibilità → StockAgent
        - Domande su prezzi/sconti → PricingAgent
        - Domande generali → CustomerServiceAgent
    ",
    name: "Coordinator"
);

6.3 Concurrent Execution

Esecuzione parallela di agenti per ottimizzare performance:

// Workflow con esecuzione concorrente
var concurrentWorkflow = new ConcurrentWorkflow()
    .AddAgent(fraudDetectionAgent)
    .AddAgent(inventoryCheckAgent)
    .AddAgent(pricingAgent)
    .WithAggregator(results => 
    {
        // Logica di aggregazione dei risultati
        return AggregateResults(results);
    });

6.4 Human-in-the-Loop

Pattern essenziale per scenari enterprise dove decisioni critiche richiedono approvazione umana:

var approvalWorkflow = new Workflow()
    .AddAgent(orderProcessingAgent)
    .AddHumanApproval(context => 
    {
        return context.TotalAmount > 10000; // Richiedi approvazione se > €10k
    })
    .AddAgent(paymentProcessingAgent);

7. Integrazione con Azure AI Foundry per Deployment Enterprise

Azure AI Foundry (precedentemente Azure AI Studio) rappresenta la piattaforma enterprise per gestire l’intero ciclo di vita degli agenti AI, dalla prototipazione al deployment in produzione.

7.1 Vantaggi di Azure AI Foundry

Hosted Agents: Deployment di agenti custom senza necessità di containerizzazione o gestione infrastrutturale. Foundry fornisce runtime completamente gestito con autoscaling, identity management e governance integrata.

Multi-Agent Orchestration: Supporto nativo per workflow complessi con connected agents e graph-based orchestration.

Foundry IQ: Sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) integrato, powered by Azure AI Search, che permette agli agenti di accedere a knowledge bases enterprise rispettando le policy di accesso.

Control Plane: Governance centralizzata con policy applicabili a runtime su tool calls, input/output, detection di contenuti dannosi, prompt injection mitigation.

Observability: Tracing distribuito, evaluation metrics, continuous red teaming integrati con Azure Monitor.

7.2 Migrazione da Sviluppo Locale a Cloud

La transizione da agenti sviluppati localmente a deployment su Foundry richiede modifiche minimali:

// Sviluppo locale - Creazione agente da chat client
var localAgent = chatClient.CreateAgent(instructions, name);

// Foundry - Recupero agente esistente dal progetto
var foundryClient = new AzureAIAgentClient(
    projectEndpoint: new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT")),
    credential: new AzureCliCredential()
);

var cloudAgent = await foundryClient.GetAgentAsync("PricingAgent");

// L'interfaccia IAgent rimane identica
var result = await cloudAgent.RunAsync(userQuery);

7.3 Deployment One-Click su Microsoft 365

Foundry Agent Service ora supporta deployment diretto su Microsoft 365 Copilot e Teams:

// Configurazione automatica tramite Foundry Portal
// - Entra ID configuration
// - Azure Bot Service setup  
// - Admin Center approval workflow
// Tutto gestito tramite guided flow unificato

7.4 Tool Catalog e MCP Integration

Foundry fornisce oltre 1.400 connector tramite Azure Logic Apps e supporto nativo per Model Context Protocol:

// Utilizzo di tool dal catalog Foundry
var agentWithFoundryTools = await foundryClient.CreateAgentAsync(
    model: "gpt-4o",
    instructions: instructions,
    tools: new[] 
    {
        new ToolDefinition { Type = "bing_search" },
        new ToolDefinition { Type = "sharepoint_search" },
        new ToolDefinition { Type = "azure_function", FunctionId = "custom-logic" }
    }
);

8. Best Practices per lo Sviluppo di Soluzioni Agentiche

8.1 Progettazione delle Istruzioni (Prompt Engineering)

Chiarezza e Specificità: Le istruzioni devono essere esplicite e dettagliate. Includere esempi concreti (few-shot learning) migliora significativamente l’accuratezza.

Strutturazione dell’Output: Specificare sempre il formato desiderato (JSON, XML, markdown) e fornire schemi esatti.

Gestione dei Limiti: Documentare chiaramente cosa l’agente può e non può fare, riducendo allucinazioni e comportamenti imprevisti.

8.2 Gestione delle Operazioni Matematiche

Gli LLM non sono affidabili per calcoli matematici. Soluzioni:

// SCONSIGLIATO: Chiedere all'LLM di calcolare
var badApproach = "Calcola lo sconto del 15% su €250";

// CONSIGLIATO: Utilizzare Code Interpreter
var goodApproach = chatClient.CreateAgent(
    instructions: "Genera codice Python per calcolare sconti",
    tools: new[] { new CodeInterpreterTool() }
);

// OTTIMALE: Eseguire calcoli in C# e usare l'LLM solo per reasoning
decimal discount = subtotal * discountPercentage;
var query = $"Discount calcolato: {discount}. Genera messaggio per il cliente.";

8.3 Gestione dello Stato e Memoria

Per conversazioni multi-turno o workflow di lunga durata:

// Utilizzare AgentThread per gestire lo stato
var thread = await agentClient.CreateThreadAsync();

await agentClient.CreateMessageAsync(
    thread.Id, 
    MessageRole.User, 
    "Prima richiesta"
);

var run = await agentClient.CreateRunAsync(thread.Id, agent.Id);

// Successive interazioni mantengono il contesto
await agentClient.CreateMessageAsync(
    thread.Id,
    MessageRole.User,
    "Continua dalla richiesta precedente"
);

8.4 Error Handling e Resilienza

Implementare pattern di resilienza robusti:

using Polly;

var retryPolicy = Policy
    .Handle<HttpRequestException>()
    .Or<TaskCanceledException>()
    .WaitAndRetryAsync(3, retryAttempt => 
        TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retryAttempt))
    );

await retryPolicy.ExecuteAsync(async () =>
{
    var response = await agent.RunAsync(userQuery);
    return response;
});

8.5 Testing e Validation

Utilizzare l’Evaluation Toolkit per test automatizzati:

// Definizione di test cases
var testCases = new[]
{
    new { Input = "Cliente Gold, €100", ExpectedDiscount = 15m },
    new { Input = "Cliente Silver, €200", ExpectedDiscount = 20m }
};

foreach (var testCase in testCases)
{
    var result = await agent.RunAsync(testCase.Input);
    var actualDiscount = ParseDiscount(result.Text);
    
    Assert.Equal(testCase.ExpectedDiscount, actualDiscount);
}

8.6 Sicurezza e Compliance

Input Validation: Validare sempre gli input prima di passarli agli agenti.

Output Sanitization: Implementare controlli sui contenuti generati per rilevare informazioni sensibili o contenuti inappropriati.

Audit Logging: Tracciare tutte le interazioni per compliance e debugging.

// Integrazione con Azure Content Safety
var contentSafetyClient = new ContentSafetyClient(endpoint, credential);

var analysis = await contentSafetyClient.AnalyzeTextAsync(
    new AnalyzeTextOptions(agentResponse.Text)
);

if (analysis.Value.HateSeverity > Severity.Medium)
{
    // Bloccare output e loggare incidente
    await _logger.LogSecurity("Content policy violation detected");
    throw new SecurityException("Response blocked by content policy");
}

9. Monitoraggio, Osservabilità e Governance

9.1 Telemetria con OpenTelemetry

Microsoft Agent Framework integra nativamente OpenTelemetry:

using OpenTelemetry;
using OpenTelemetry.Trace;

services.AddOpenTelemetry()
    .WithTracing(builder =>
    {
        builder
            .AddAzureMonitorTraceExporter()
            .AddSource("Microsoft.Agents.*");
    });

9.2 Metriche Chiave da Monitorare

• Latenza end-to-end: Tempo totale per completare richieste
• Token consumption: Costi associati alle chiamate LLM
• Tool call frequency: Frequenza di utilizzo degli strumenti esterni
• Error rates: Tasso di fallimento delle richieste
• User satisfaction: Metriche di feedback utente

9.3 Continuous Evaluation

Implementare evaluation automatizzate:

// Azure AI Foundry - Evaluation metrics
var evaluationConfig = new EvaluationConfiguration
{
    Metrics = new[]
    {
        "groundedness",      // Aderenza ai fatti
        "relevance",         // Rilevanza della risposta
        "coherence",         // Coerenza linguistica
        "safety"             // Assenza di contenuti dannosi
    }
};

await foundryClient.RunEvaluationAsync(agent.Id, evaluationConfig);

9.4 Governance con Foundry Control Plane

Il Control Plane di Foundry permette governance centralizzata:

• Policy Enforcement: Applicare policy su input, output, tool calls
• Content Filtering: Detection automatica di contenuti sensibili
• Compliance Reporting: Report automatici per audit e compliance
• Cost Management: Monitoring e budgeting per consumi AI

10. Conclusioni e Percorsi di Formazione Continua

Lo sviluppo di soluzioni agentiche in ambiente .NET rappresenta un cambio di paradigma significativo nel modo in cui progettiamo e implementiamo applicazioni aziendali. Microsoft Agent Framework, combinato con Azure AI Foundry, fornisce un ecosistema maturo e production-ready che permette agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica business piuttosto che sull’infrastruttura sottostante.

Le competenze tradizionali .NET rimangono fondamentali, ma vanno integrate con nuove skill:

• Prompt engineering e gestione del comportamento degli LLM
• Orchestrazione di sistemi distribuiti e asincroni
• Pattern di observability e governance per sistemi AI
• Security e compliance in contesti AI-powered

Formazione Continua: Un Imperativo Strategico

Il panorama dell’AI generativa evolve a ritmi senza precedenti. Per i team IT, rimanere aggiornati non è più opzionale ma un imperativo strategico per:

• Competitività: Le organizzazioni che integrano efficacemente AI nei propri processi ottengono vantaggi competitivi significativi
• Modernizzazione del Portfolio Applicativo: Le applicazioni legacy possono essere progressivamente trasformate in sistemi intelligenti
• Efficienza Operativa: L’automazione di task complessi libera risorse per attività a maggior valore aggiunto
• Attrazione e Retention Talenti: Team formati su tecnologie innovative sono più motivati e meno inclini al turnover

Percorsi Formativi con Innovaformazione

Per supportare i team IT in questo percorso di evoluzione, Innovaformazione offre corsi specializzati in AI Generativa progettati specificamente per sviluppatori .NET e professionisti IT. I corsi coprono:

• Fondamenti di AI Generativa e Large Language Models
• Sviluppo pratico con Microsoft Agent Framework
• Integrazione con Azure AI Foundry e deployment enterprise
• Best practices per sicurezza, governance e observability
• Workshop hands-on con scenari reali

I corsi sono erogabili come formazione aziendale personalizzata, con programmi adattabili alle specifiche esigenze del vostro team. Innovaformazione supporta inoltre le aziende nell’accesso a progetti Fondimpresa, permettendo di usufruire di formazione gratuita per i dipendenti attraverso i fondi interprofessionali.

Per informazioni e richiesta preventivo:

• Email: info@innovaformazione.net
• Telefono: 3471012275 (Dario Carrassi)
• Catalogo corsi AI Generativa .

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