MicrosoftがGitHub上で公開しているAgent Frameworkが、AIエージェント開発者の間で注目を集めています。Python と .NETの両方をサポートするマルチエージェントフレームワークで、複数のAIエージェントを協調させるワークフローを構築できるのが特徴です。

以前からAIエージェントハーネスの設計パターンについて紹介してきましたが、Microsoftが本格的にフレームワーク化してきたのは興味深い動きですね。

Microsoft Agent Frameworkの概要

Agent Frameworkは、AIエージェントの構築・オーケストレーション・デプロイを一貫して行えるフレームワークです。もともとAutoGenとして知られていたプロジェクトの後継にあたるもので、マルチエージェントシステムの実装を大幅に簡素化することを目指しています。

従来のAutoGenではエージェント間の通信やタスク分担を手動で設計する必要がありましたが、Agent Frameworkではより宣言的にワークフローを定義できるようになりました。

主要な特徴

このフレームワークにはいくつかの注目すべき特徴があります。

マルチエージェントオーケストレーション

複数のエージェントが協力してタスクを遂行する「チーム」パターンを簡単に構築できます。たとえば、リサーチ担当のエージェントが情報を収集し、分析担当が評価して、最終的にライティング担当がレポートを作成するといった分業が自然に実装できるんですよね。

これはAIスウォームの考え方にも通じる部分があって、単一の巨大なエージェントよりも小さなエージェントの協調の方が安定した結果を出せるケースが多いことが分かってきています。

PythonとNETの両対応

PythonだけでなくC#/.NETでもエージェントを構築できるのは、エンタープライズ環境では大きなメリットです。既存の.NETアプリケーションにAIエージェント機能を統合する際のハードルが低くなります。

柔軟なモデルバックエンド

OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claudeなど、複数のLLMプロバイダーをバックエンドとして利用できます。特定のモデルに依存しない設計になっているため、エージェントのコスト最適化も柔軟に行えます。

LangChainやCrewAIとの違い

AIエージェントフレームワークの選択肢は増え続けていますが、Microsoft Agent Frameworkにはいくつかの差別化ポイントがあります。

まず、GitHub上でオープンソースとして公開されている点。Microsoftのバックアップがあることで、長期的なメンテナンスへの信頼感がありますね。

また、LangChainがツールの統合に重点を置いているのに対して、Agent Frameworkはエージェント間の通信プロトコルとワークフロー定義に力を入れています。CrewAIの「ロールベース」アプローチとも異なり、より低レベルな制御が可能です。

一方で、2026年のAIエージェントフレームワーク比較を見ると、ユースケースによって最適な選択肢は変わります。プロトタイピングの速さではCrewAI、エコシステムの豊富さではLangChain、エンタープライズ統合ではMicrosoft Agent Frameworkという使い分けが見えてきますね。

実際の導入シナリオ

このフレームワークが威力を発揮するのは、以下のようなシナリオだと考えています。

  • カスタマーサポートの自動化: 問い合わせ分類→回答生成→品質チェックの3段階エージェント
  • コードレビューの自動化: セキュリティチェック、パフォーマンス分析、スタイルチェックを別々のエージェントが担当
  • データ分析パイプライン: データ収集→前処理→分析→レポート生成の自動化

特にエンタープライズ環境では、MCPサーバーと組み合わせることで、社内のツールやデータソースとAIエージェントを安全に接続できる可能性があります。

注意点と課題

もちろん課題もあります。マルチエージェントシステムは単一エージェントに比べてデバッグが難しく、コストが二次関数的に増加する問題は依然として存在します。

また、エージェントの自己生成スキルの有効性についても慎重な検証が必要です。フレームワークがあるからといって、何でもマルチエージェント化すればいいわけではない点は意識しておくべきでしょう。

まとめ

Microsoft Agent Frameworkは、AIマルチエージェントシステムを実用的に構築するための有力な選択肢です。PythonとNETの両対応、柔軟なモデルバックエンド、そしてMicrosoftのサポートという安心感は、エンタープライズ導入を検討する際の大きなアドバンテージになります。

ただし、フレームワーク選びは「何を作るか」次第です。AIコーディングツールの比較と同様に、自分のユースケースに合ったものを選ぶのが最善のアプローチだと思います。