
Microsoft Agent Framework 1.0 GA まとめ — Semantic Kernel × AutoGen 統合の本命がついに来た
2026年4月3日、Microsoft はマルチエージェントSDK 「Microsoft Agent Framework 1.0」 を GA リリースしました。これまで別々だった Semantic Kernel と AutoGen を統合し、.NET と Python の両方でプロダクション運用可能な単一フレームワークとして再設計したものです。
さらに4月21日には Python 版 1.1.0 がリリースされ、Gemini チャットクライアント対応 や Hyperlight CodeAct 連携 などが加わりました。Microsoft 系スタックでエージェントを組むなら、ここからは事実上の本命になります。
何が GA になったのか
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 1.0 GA リリース日 | 2026年4月3〜6日 |
| 1.1.0 (Python) リリース日 | 2026年4月21日 |
| 対応言語 | .NET / Python |
| ライセンス | OSS(オープンソース) |
| 統合元 | Semantic Kernel + AutoGen |
| 対応プロバイダー | OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / Google Gemini ほか |
| 互換プロトコル | A2A(Agent-to-Agent)/ MCP(Model Context Protocol) |
統合の意味 — Semantic Kernel と AutoGen は何が違ったか
Microsoft 内部で長らく並走してきた2つのフレームワークの関係を整理すると、こうなります。
| Semantic Kernel | AutoGen | |
|---|---|---|
| 主な発想 | LLMを"プラグイン"の集合として扱う | エージェント同士の対話で問題解決 |
| 強み | エンタープライズSDK統合、メモリ/ベクトルDB抽象 | マルチエージェント協調、研究的な設計 |
| 主な利用層 | 企業内アプリ統合 | 研究者・先進ユーザー |
これらが Microsoft Agent Framework 1.0 で 同じ抽象に統合 されました。Semantic Kernel の "プラグイン的安定運用" と、AutoGen の "マルチエージェント表現力" を、ひとつのSDKから自然に使い分けられるようになっています。
1.0 の主要機能
エンタープライズ級のマルチエージェント協調
複数エージェントの起動・対話・終端をフレームワーク側でハンドリング。.NET / Python どちらでも同じメンタルモデルで書けます。
from microsoft_agent_framework import Agent, Team
planner = Agent(
name="planner",
model="gpt-5.5",
instructions="ユーザー要件をタスクに分解する。",
)
coder = Agent(
name="coder",
model="claude-opus-4-7",
instructions="タスクを受け取り、Pythonコードを実装する。",
)
reviewer = Agent(
name="reviewer",
model="gemini-3.1-pro",
instructions="コードをレビューしてフィードバックする。",
)
team = Team(
agents=[planner, coder, reviewer],
workflow="round_robin",
)
result = team.run(
"Pythonで簡易的なURL短縮サービスのバックエンドを設計・実装して。"
)異なるベンダーのモデルを同じコードベースの中で 役割ごとに使い分け られるのが、地味ながら強力です。
マルチプロバイダー対応
OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic Claude / Google Gemini など、主要モデルプロバイダーを統一インタフェースで扱えます。Python 1.1.0 では Gemini チャットクライアント対応 が正式に加わりました。
A2A と MCP のクロスランタイム互換
- A2A(Agent-to-Agent):エージェント間の標準通信
- MCP(Model Context Protocol):ツール/データソースとの標準接続
両方をネイティブに話せるため、Microsoft の枠を越えてエージェント/ツール群と連携可能です。MCP サーバー(GitHub / Slack / Notion など 200+ コミュニティ実装)をそのまま接続できます。
Hyperlight CodeAct 連携(Python 1.1.0)
軽量サンドボックス Hyperlight を使った CodeAct(コード生成→実行)のフローが実験的に組み込まれました。これにより、サンドボックス起動コストを抑えつつ「コード生成→即実行→結果の取り込み」が安全に行えます。
Experimental: ファイル履歴プロバイダー
長時間セッション中のファイルアクセスを履歴として保持し、後段のエージェントが参照できる仕組みも実験提供されています。
既存ライブラリとの比較
| プロダクト | 強み | 弱み |
|---|---|---|
| Microsoft Agent Framework 1.0 | エンタープライズ統合、.NET × Python、A2A/MCP対応、Hyperlight | 思想が広いぶん学習コストはある |
| OpenAI Agents SDK | Sandbox Agents、Harness 分離、シンプル | エコシステムは育ち中 |
| LangChain / LangGraph | OSSエコシステム、グラフワークフロー | 抽象が多くて重め |
| LlamaIndex | RAG/データインデックス特化 | エージェント協調は補助的 |
.NET / C# を主戦場にしているチームにとっては、ようやく 「公式の本命」 が来たという受け止めになります。Python 派にとっても、AutoGen ユーザーが移行しやすい後継として注目です。
採用判断のポイント
| ケース | 適合度 |
|---|---|
| Azure / Microsoft 365 統合の企業アプリ | ◎ |
.NET のバックエンドにエージェントを組み込みたい | ◎ |
| 複数モデルを役割で使い分けたい | ◎ |
| プロバイダーロックインを避けたい | ◯ |
| 軽量プロトタイプ(数十行で書きたい) | △ |
まとめ
- 2026年4月3日、Microsoft Agent Framework 1.0 が GA リリース
- Semantic Kernel + AutoGen の正式統合 で、
.NET/Python両対応 - マルチエージェント・マルチプロバイダー・A2A・MCP をひとつのSDKでサポート
- 4月21日の Python 1.1.0 で Gemini 対応/Hyperlight CodeAct などが追加
- エンタープライズで本格運用するエージェント基盤の本命候補
「企業の本番アプリにエージェントを埋める」という現実フェーズに対して、Microsoft Agent Framework 1.0 は最もフィットする選択肢のひとつです。