Microsoft Agent Framework 1.0

Microsoft Agent Framework 1.0: il futuro degli agenti AI è arrivato in .NET

Indice dei contenuti – Microsoft Agent Framework 1.0

1. Da Semantic Kernel ad Agent Framework: una storia di evoluzione
2. Cosa porta davvero la versione 1.0: le novità fondamentali
3. Creare il primo agente in .NET: meno codice, più potenza
4. Multi-agent orchestration: quando un agente non basta
5. Conclusioni: la tecnologia c’è, ma serve chi la governa

1. Da Semantic Kernel ad Agent Framework: una storia di evoluzione

C’era una volta Semantic Kernel. E poi c’era AutoGen. Due strumenti potenti, due visioni diverse, due community separate. Gli sviluppatori .NET li usavano entrambi, spesso alternandoli, a volte confondendosi, cercando di costruire applicazioni AI sempre più sofisticate su fondamenta non sempre stabili.

Poi, nell’ottobre 2025, Microsoft ha cambiato le carte in tavola. Agent Framework è il successore di questi due progetti: nasce dall’unione della solidità enterprise di Semantic Kernel con i pattern di orchestrazione innovativi di AutoGen, tutto in un unico SDK open-source disponibile sia per .NET che per Python.

Il 2 aprile 2026 è arrivato il capitolo definitivo di questa storia: Microsoft Agent Framework ha raggiunto la versione 1.0, la release production-ready con API stabili e un impegno esplicito al supporto a lungo termine. Non è un traguardo da poco. Significa che puoi finalmente costruirci sopra qualcosa di serio, senza temere che la prossima release rompa tutto.

Consigliamo anche la lettura dell’articolo “Guida sviluppo agenti in .net”.

2. Cosa porta davvero la versione 1.0: le novità fondamentali

La 1.0 non è solo un numero di versione. È una dichiarazione d’intenti. Dopo mesi di feedback, hardening e validazione con clienti e partner, Agent Framework 1.0 è pronto per la produzione.

Ma entriamo nel concreto. Cosa trovi nella release dotnet-1.0.0?

Il primo grande cambiamento riguarda il namespace: il pacchetto Microsoft.Agents.AI.AzureAI è stato rinominato in Microsoft.Agents.AI.Foundry, consolidando la gestione della memoria e allineandosi alla piattaforma Microsoft Foundry. Se stavi già usando le RC, attenzione: si tratta di un breaking change.

Un altro aggiornamento rilevante per chi gestisce conversazioni complesse: la classe ServiceStoredSimulatingChatClient è stata rinominata in PerServiceCallChatHistoryPersistingChatClient, un nome verboso ma molto più esplicativo di cosa fa davvero: persiste la history della chat ad ogni chiamata al servizio.

Sul fronte delle orchestrazioni, le Handoff Orchestrations sono state marcate come sperimentali: utili, interessanti, ma ancora in evoluzione. Meglio saperlo prima di basarci sopra il core di un’applicazione enterprise.

La versione 1.0 offre orchestrazione multi-agent di livello enterprise, supporto multi-provider per i modelli e interoperabilità cross-runtime tramite A2A (Agent-to-Agent) e MCP (Model Context Protocol). Tre pilastri che spostano Agent Framework dalla categoria “tool interessante” a quella di “infrastruttura per agenti AI sul serio”.

3. Creare il primo agente in .NET: meno codice, più potenza

Qui arriva la parte che farà felice chiunque abbia mai combattuto con SDK verbosi e configurazioni labirintiche. La promessa di Agent Framework è semplice: da zero a un agente funzionante in poche righe di codice.

Proviamo subito. Con il pacchetto Microsoft.Agents.AI.OpenAI installato, ecco tutto ciò che serve per creare un agente che risponde alle domande:

// dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI
using System;
using OpenAI;
using OpenAI.Responses;
using Microsoft.Agents.AI;

var agent = new OpenAIClient("<apikey>")
    .GetResponsesClient()
    .AsAIAgent(
        model: "gpt-4.1",
        name: "AssistantBot",
        instructions: "Sei un assistente tecnico esperto di .NET.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Quali sono le novità di Agent Framework 1.0?"));

Sei righe di logica effettiva. Nessun setup complicato, nessun DI container obbligatorio per iniziare, nessuna cerimonia. Il pattern AsAIAgent() trasforma qualsiasi client compatibile in un agente pronto all’uso.

Vuoi invece usare Microsoft Foundry (l’evoluzione di Azure AI)? Basta sostituire il provider:

// dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;

var agent = new AIProjectClient(
    new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT")),
    new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: "gpt-4.1",
        name: "FoundryBot",
        instructions: "Sei un assistente tecnico esperto di .NET.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Spiegami cos'è il Model Context Protocol."));

Il codice è quasi identico. Cambia solo il provider. Questo è esattamente il punto: il framework supporta un’ampia gamma di provider di modelli AI con un modello di programmazione unificato, che si tratti di OpenAI, Azure Foundry, o altri servizi compatibili.

4. Multi-agent orchestration: quando un agente non basta

I casi d’uso reali raramente si risolvono con un singolo agente. Immagina un sistema di content generation: un agente scrive, un altro revisiona, un terzo ottimizza per la SEO. Oppure un’applicazione di analisi finanziaria dove agenti specializzati collaborano in parallelo prima di produrre un report finale.

Agent Framework include un workflow engine che ti permette di comporre agenti in pattern di orchestrazione: sequenziale, concorrente, handoff e group chat, con supporto al data streaming integrato.

Ecco un esempio minimo di orchestrazione sequenziale tra due agenti in .NET:

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Workflows;
using Microsoft.Extensions.AI;

ChatClientAgent writer = new(chatClient,
    "Sei un copywriter conciso. Scrivi una frase di marketing incisiva.",
    "writer");

ChatClientAgent reviewer = new(chatClient,
    "Sei un revisore attento. Migliora la frase che ti viene presentata.",
    "reviewer");

var workflow = new SequentialWorkflow(writer, reviewer);
await foreach (var message in workflow.RunStreamingAsync("Promuovi il Microsoft Agent Framework 1.0"))
{
    Console.Write(message);
}

Writer produce, reviewer affina, il tutto con streaming. Agenti multi-step con memoria persistente e governance enterprise sono ora una realtà accessibile senza dover configurare cluster Kubernetes o pipeline di deployment complesse.

Non dimenticare l’interoperabilità: il supporto agli standard MCP (Model Context Protocol) e ai pattern di comunicazione agent-to-agent apre scenari in cui agenti costruiti su stack diversi possono dialogare tra loro, abbattendo i silos tecnologici che oggi caratterizzano molte architetture AI aziendali.

5. Conclusioni: la tecnologia c’è, ma serve chi la governa

Microsoft Agent Framework 1.0 non è un aggiornamento incrementale. È un cambio di paradigma nello sviluppo .NET applicato all’intelligenza artificiale. Che tu stia costruendo un singolo assistente o orchestrando una flotta di agenti specializzati, Agent Framework 1.0 ti offre un’orchestrazione multi-agent di livello enterprise, il supporto a provider multipli e l’interoperabilità cross-runtime.

Ma c’è un aspetto che nessun framework può risolvere al posto tuo: la preparazione del team.

Avere a disposizione uno strumento potente senza saperlo governare è come mettere in mano un Formula 1 a chi ha solo la patente B. I pattern di orchestrazione multi-agent, la gestione della memoria persistente, l’integrazione con MCP, i breaking change tra versioni, la configurazione di Microsoft Foundry, la sicurezza e la governance in produzione: tutto questo richiede una formazione tecnica mirata, non un tutorial di venti minuti su YouTube.

Se stai valutando di portare questa tecnologia in azienda, e dovresti farlo, perché il mercato non aspetta, il momento per formare il team è adesso, non dopo il primo progetto andato storto.

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