Microsoft Agent Frameworkとは？AIエージェント開発の新時代を切り開く統合プラットフォーム

Microsoft Agent Frameworkとは？

Microsoft Agent Framework（以下MAF）は、2025年10月に公開プレビューが始まった、.NETおよびPython対応のオープンソース開発キットです。

MAFは、Microsoftの既存プロジェクトである企業向けSDK「Semantic Kernel（セマンティック カーネル）」と、研究用マルチエージェント制御ライブラリ「AutoGen」を統合し、それぞれの強みを併せ持つ統一基盤として設計されています。

🎯 目的：イノベーションと実運用の両立

MAFの目的は「イノベーション（研究ベースの新機能）」と「プロダクションレディネス（本番運用対応）」の両立です。

Microsoftのエンジニアは「Semantic Kernelは安定した企業連携機能を、AutoGenは革新的なエージェント協調機能を提供するが、それぞれに隙間があった。開発者から『両方を統合してほしい』との要望があり、MAFを開発した」と説明しています。

💡 開発の簡易化

MAFにより、最小20行程度のコードで動作するAIエージェントの作成が可能となり、AIエージェント開発の敷居を大幅に下げる狙いがあります。

また、MCP（Model Context Protocol）やA2A（Agent-to-Agent）などのオープン標準プロトコルを採用しており、将来的にはクラウドやフレームワークを超えた相互運用性が期待されています。

🔧 技術の背景

AIエージェントとは

AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を搭載し、目標達成のために複数のツールやAPIを自律的に呼び出すソフトウェアコンポーネントです。

例えば、顧客からの問い合わせに対し、外部データベースを検索して返答するような役割を担います。

従来の課題

しかし従来の開発では、開発者がこうした動作の全てをコードで実装する必要があり、構築が複雑になりがちでした。また、企業利用時に求められる以下の機能が不足しがちでした：

• 監視（Observability）
• 認証（Authentication）
• 継続実行

Microsoftの取り組み

MicrosoftはこれまでOSSプロジェクトで対応してきました：

• Semantic Kernel（SK）：企業向けにメモリ管理やデータコネクタ、コンプライアンス機能などを備えた安定版SDKを提供
• AutoGen：Microsoft Research発で複数エージェントの協調パターン（グループ討議、ハンドオフ、マグネティック・オーケストレーションなど）を試験的に導入

統合の必要性

しかし、以下の課題が残っていました：

• SK：企業対応に強みがある一方でマルチエージェント協調機能が限定的
• AutoGen：先進的だが運用機能が未成熟

そのため「SKの安定性」と「AutoGenの革新性」を一つのフレームワークで実現することが求められてきたのです。

Agent Frameworkはこれらを引き継ぎつつ、さらにワークフロー機能（後述）を加えた次世代版として設計されています。

⚙️ 仕組み・機能

Microsoft Agent Frameworkは、エージェントとワークフローという二つの実行モデルを核に構成されています。

🤖 エージェント（Agent）

エージェントは、LLMを使ってユーザー入力を処理し、ツール（外部APIやデータベースなど）を呼び出しながら自律的に判断・行動するコンポーネントです。

主な特徴

• メモリ機能：会話履歴などを保存
• 多様な外部サービス連携：MCP（Model Context Protocol）対応のサーバーや、OpenAPIで公開された任意のREST APIをツールとして呼び出し可能
• 既存システムとの統合が容易

エージェント間の協調

エージェント同士はA2A（Agent-to-Agent）通信によってメッセージで連携でき、開発者は以下のような協調処理を簡単に実現できます：

一方のエージェントがデータ収集し、別のエージェントが分析する

🔄 ワークフロー（Workflow）

ワークフローは、開発者が明示的に定義したグラフ構造で複数エージェントや関数をつなぎ、処理の順序や条件分岐を制御する仕組みです。

主な特徴

• チェックポイントによる中断・再開
• 人間承認ステップの組み込み
• 長時間実行に対応

適用例

ワークフローは、以下のような定型業務自動化に適しています：

営業報告書のレビュー→経費承認→アーカイブ

🎯 二つのモードの使い分け

MAFは、これら両方のモードを備えています：

• 研究起点のエージェントオーケストレーション：LLM駆動で柔軟に判断
• 企業対応のワークフローオーケストレーション：決定論的な業務処理

🤝 多様な協調パターン

AutoGen由来の多様な協調パターンもサポートしています：

• 順次実行（シーケンシャル）
• 並列実行
• グループ討議（ブレインストーミング）
• ハンドオフ（責任移譲）
• マグネティック（管理エージェントがタスクを振り分ける）

これらのパターンはかつて研究プロトタイプでしたが、MAFでは耐障害性やトレーサビリティ、企業向けガバナンスを備えた本番対応版として利用できます。

🌟 主要機能

🌐 オープン標準＆相互運用性

MCP、A2A、OpenAPIといった標準プロトコルに対応し、エージェントはクラウド（Azure, AWSなど）やオンプレミスのいずれでも実行できます。

たとえば、任意のOpenAPIスペックを読み込むだけで外部APIを呼び出せるため、追加のラッパー開発が不要です。

🔬 研究→実運用パイプライン

AutoGen由来のシーケンス実行や並行実行、グループチャットなどの協調パターンを備え、実験的機能は「Labs」パッケージで安全に試せます。

これにより、最新の論文アイデアをプロダクションで使える状態に橋渡しします。

🔧 拡張性とコミュニティ駆動

100%オープンソースでモジュール化されており、以下の多数のコネクタが提供されています：

• Microsoft系：Azure AI Foundry、Microsoft Graph、Microsoft Fabric、SharePoint
• データベース：Oracle、MongoDB、PostgreSQL
• クラウドサービス：Amazon Bedrock、Redis、Pinecone、Elasticsearch

柔軟な構成

• メモリ層はプラガブル：開発者は好きなベクトルDBを選べます
• 宣言的定義：エージェント定義はYAML/JSONで記述可能で、バージョン管理や共有が簡単です

🏢 本番運用対応

可観測性

OpenTelemetryによる可観測性を標準搭載し、ツール呼び出しやエージェントの判断プロセスをAzure Monitorなどで可視化できます。

セキュリティ・コンプライアンス

• Azure ID (Entra ID) による認証
• Azure AIコンテンツセーフティによる有害出力防止
• その他セキュリティ・コンプライアンス機能も統合済み

運用機能

• 長時間実行可能：実行中のワークフローは中断・再開やリトライが可能
• CI/CD連携：GitHub ActionsやAzure DevOpsと統合して継続的デプロイが行えます

🛠️ 開発者ツール

• VS Code用のAIツールキット：MAFに対応しており、ローカルでマルチエージェントワークフローを可視化しながら開発・デバッグできます
• 豊富なサンプルとチュートリアル：pip install agent-framework や dotnet add package Microsoft.Agents.AI で導入できます

📊 コミュニティの活発さ

GitHub上のMAFリポジトリはすでに活発で、ローンチ直後から720件超のコミットが行われており、スター数は約4.3Kに達しています。

開発者は.NET（C#）とPythonの両方で同一のAPIスタイルを使えるため、既存の開発スキルを活かせます。

🔍 他のフレームワークとの比較

MAFが台頭するエージェント市場には、LangChainやAutoGPT、Semantic Kernel（SK）など多数のオープンソースフレームワークがあります。それぞれ特徴があり、MAFは以下の点で位置づけられます。

LangChain

LangChainは、Pythonベースのフレームワークで、チェーンやエージェントの抽象化、マルチLLM対応、永続メモリ、豊富なプラグインなどを特徴とします。

特徴

• 開発の柔軟性が高い
• ドキュメント検索やデータベース連携も容易

課題

• 監視・認証など企業向け機能は自前で実装する必要がある

MAFとの違い

対してMAFは、Azure等とのネイティブ統合やOpenTelemetryによる可視化機能、OpenAPI/A2Aといった標準プロトコルを組み込んでおり、エンタープライズ導入を強く意識した設計になっています。

Semantic Kernel (SK)

Semantic Kernel (SK)は、Microsoft公式の.NET向けSDKで、AI統合・メモリ管理・セキュリティ機能を備え、エンタープライズ用途に適した堅牢性が売りです。

MAFとの関係

MAFはSKの機能を引き継ぎつつ、マルチエージェントのダイナミックな制御やワークフロー機能を上乗せしたものと言えます。

実際、MAFはSKチームによって開発され、SKからMAFへの移行ガイドも提供されています。

AutoGPT

AutoGPTは、ChatGPT技術を利用したオープンソースツールで、自律的に設定された目標をこなします。

特徴

• Agentは単一でループ動作
• 経験を元に学習・改善する「自己駆動」型
• 導入コストが低く手軽

課題

• エージェント間の協調や企業基盤は想定されていない
• フレームワーク自体も提供していない

MAFとの違い

MAFは複数エージェントの協調や障害対策機能を構造化しており、監視や承認フローを備えた運用が可能です。

その他フレームワーク・ツール

LangGraphやCrewAIなど新興プロジェクト、Amazon Bedrock Agents（AWSのエージェントサービス）、n8nのようなノーコードワークフローシステムなどがありますが、MAFは特に企業向け機能とOSS標準の両立を重視します。

比較例

• LangGraph：高度なグラフオーケストレーションを提供しますが、MAFもワークフロー機能で同等のフレキシビリティをコードベースで実現します
• n8n：ドラッグ＆ドロップで簡単にワークフローを作れますが、複雑なマルチエージェント推論パターンには特化していません

MAFの強み

MAFはプロコード向けのフレームワークとして、より複雑な業務要件にも対応可能な設計になっています。

また、AzureやMicrosoft 365との親和性が高い点も、MAFの大きな強みです。

💼 ユースケース

MAFが想定する用途は幅広く、開発ドキュメントでも典型例が挙げられています。

🎯 典型的な用途

• カスタマーサポート：問い合わせに対してAIが外部データベースを検索し回答を生成
• 教育・学習支援
• コード生成・デバッグ補助
• 調査支援（Web検索や文書要約）

これらは動的・非定型なタスクに強みを発揮します。

要するに「手順が未確定な課題や未知の情報探索が必要なシナリオ」に適しています。

🏢 実際の導入事例

実際の導入事例も増えています：

KPMG（Big4）

MAFを用いた監査自動化システム「Clara AI」を開発中で、Azure AI Foundryとの組み合わせで法規制下でも運用できる体制を整えています。

コメルツ銀行（ドイツ）

アバターエージェントによるカスタマーサポート自動化を試験中で、「MAFがコーディング工数を大幅に削減し、MCP対応で拡張性を高めた」と評価されています。

BMW

車載テレメトリデータ解析にMAFを採用し、マルチエージェントで設計サイクルを短縮しました。

SIベンダー

富士通、TCSといったSIベンダーも、組み込みシステムや業務プロセス自動化への応用を模索しています。

その他の企業

• Citrix：VDI向けにMAF活用を計画
• Sitecore：マーケティング自動化向けにMAF活用を計画

多様な業界で期待が高まっています。

🚀 まとめと今後の展望

現在の状況

Microsoft Agent Frameworkは、研究成果と実運用機能の両立を目指したマルチエージェント開発プラットフォームです。

公開時点ですでにAzure AI FoundryやCopilot Studio（エージェント開発プラットフォーム）の利用企業数は数万を超え、主要企業が採用検討していることから市場の注目度は高いと言えます。

Microsoftのビジョン

Microsoft自身も「MAFはオープンなエージェント・エコシステムの基盤となる」と位置づけており、今後はMicrosoft 365 CopilotやTeams連携も含めた共通ランタイム化が進む予定です。

期待される役割

総じて、MAFは以下の分野で高度な自律処理を実現する道具として注目されています：

• 業務自動化
• チャットボット
• データ分析

その設計思想（オープンスタンダード、拡張性、エンタープライズ対応）や実際の顧客事例から見ると、企業システムにおけるAIエージェントの実運用を後押しする基盤として期待されています。

今後の発展

エージェント技術の発展は急速であり、MAFもプレビュー中ですが今後GitHubでのコミュニティ貢献を含め継続的に強化される見込みです。

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Microsoft Agent Frameworkは、AIエージェント開発の新時代を切り開く統合プラットフォームとして、研究と実運用の両立を実現する革新的なソリューションです。企業のデジタル変革を加速する重要なツールとして、今後ますます注目が集まることが予想されます。