Microsoft Agent Framework: अब AI Agents बनाना होगा और भी आसान!

 राम राम मित्रों! क्या आपने कभी सोचा है कि अगर आपकी AI एप्लिकेशन्स एक-दूसरे से बात कर सकें, एक-दूसरे की मदद कर सकें, और आपके लिए पूरी प्रोसेस ऑटोमैटिक तरीके से मैनेज कर सकें, तो कितना शानदार होगा? यही कल्पना है Multi-Agent AI Systems की। पर इसको डिवेलप करना डेवलपर्स के लिए एक बड़ी चुनौती बन चुका था... पर अब एक आपके लिए एक अच्छी न्यूज है!

Microsoft ने हाल ही में Azure AI Foundry में Microsoft Agent Framework का ऐलान किया है, जो एक open-source SDK और runtime है। यह फ्रेमवर्क डेवलपर्स को जिम्मेदारी के साथ और बड़े पैमाने पर AI एजेंट्स बनाने, उनपर नजर रखने और मैनेज करने की ताकत देता है।

एक फ्रेमवर्क में दो फ्रेमवर्क्स की ताकत: Semantic Kernel + AutoGen

Microsoft Agent Framework कोई एकदम नई चीज नहीं बल्कि दो बेहतरीन फ्रेमवर्क्स का पावरफुल कॉम्बिनेशन है: Semantic Kernel और AutoGen। 

• Semantic Kernel एक स्टेबल SDK था जो एंटरप्राइज ग्रेड कनेक्टर्स, वर्कफ्लो और ऑब्जरवेबिलिटी देता था।
• AutoGen Microsoft Research का एक प्रोजेक्ट था जिसने एक्सपेरिमेंटल मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के दरवाजे खोले।

अब सोचिए, अगर एक फ्रेमवर्क में Semantic Kernel की एंटरप्राइज रेडीनेस और AutoGen के इनोवेटिव मल्टी-एजेंट पैटर्न दोनों मिल जाएं? Microsoft Agent Framework ठीक यही करता है! यह रिसर्च और प्रोडक्शन के बीच की खाई को पाटता है, जिससे डेवलपर्स को एक ही फाउंडेशन पर एक्सपेरिमेंटेशन से लेकर एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट तक का सफर तय करने में मदद मिलती है।

क्या खास है Microsoft Agent Framework में?

1. ओपन स्टैंडर्ड्स और पूरी दुनिया से जुड़ाव (Open Standards & Interoperability)

यह फ्रेमवर्क खुले मानकों पर बना है, जिससे आपके एजेंट किसी भी डेटा, टूल या दूसरे एजेंट्स से आसानी से जुड़ सकते हैं। 

• MCP (Model Context Protocol): एजेंट बाहरी टूल्स या डेटा सर्वर्स को डायनामिक तरीके से डिस्कवर और इस्तेमाल कर सकते हैं।
• Agent-to-Agent (A2A): एजेंट स्ट्रक्चर्ड मैसेजिंग के जरिए अलग-अलग रनटाइम्स में भी एक-दूसरे के साथ काम कर सकते हैं।
• OpenAPI-फर्स्ट डिजाइन: किसी भी REST API को तुरंत एक कॉलेबल टूल में बदला जा सकता है।

2. प्रोडक्शन के लिए तैयार (Ready for Production)

यह सिर्फ एक्सपेरिमेंट के लिए नहीं, बल्कि एंटरप्राइज-ग्रेड डिप्लॉयमेंट के लिए बनाया गया है। 

• ऑब्जरवेबिलिटी: OpenTelemetry के जरिए हर एजेंट एक्शन, टूल इनवोकेशन और ऑर्केस्ट्रेशन स्टेप को ट्रेस किया जा सकता है।
• सिक्योरिटी और कंप्लायंस: Azure AI कंटेंट सेफ्टी इंटीग्रेशन, Entra ID ऑथेंटिकेशन, और स्ट्रक्चर्ड लॉगिंग मतलब रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज में भी इस्तेमाल करने की छूट।
• लॉन्ग-रनिंग ड्यूरेबिलिटी: एजेंट थ्रेड्स और वर्कफ्लोज को पॉज, रिज्यूम और इंटरप्शन से रिकवर किया जा सकता है।

3. Python और .NET डेवलपर्स दोनों के लिए

यह फ्रेमवर्क Python और .NET दोनों कम्युनिटीज को सपोर्ट करता है, जिससे ज्यादा से ज्यादा डेवलपर्स इसका फायदा उठा सकते हैं। जैसे अगर ये सिर्फ .NET को सपोर्ट करता तो ये मेरे काम का ना होता, लेकिन Python सपोर्ट इसे मेरे जैसे डिवेलपर्स के लिए एक्सेसिबल बना देता है!

तुलना: Microsoft Agent Framework बनाम दूसरे टूल्स

यह समझने के लिए कि Microsoft Agent Framework कितना यूनिक है, आइए एक नजर डालते हैं दूसरे टूल्स के मुकाबले इसकी ताकत पर।

फीचर / फ्रेमवर्क	Microsoft Agent Framework	Logic Apps (एजेंटिक कैपेबिलिटीज)	Kindo.ai
मुख्य फोकस	मल्टी-एजेंट सिस्टम्स के लिए प्रो-कोड SDK	लो-कोड विजुअल एजेंटिक बिजनेस प्रोसेसेज	AI-नेटिव ऑटोमेशन SecOps/DevOps टीम्स के लिए
ऑर्केस्ट्रेशन	डायनामिक + डिटरमिनिस्टिक ऑर्केस्ट्रेशन	प्री-डिफाइंड वर्कफ्लोज	इंटेंट-बेस्ड ऑटोनॉमस एक्जीक्यूशन
डिप्लॉयमेंट	क्लाउड-एग्नॉस्टिक, Azure AI Foundry में नेटिव इंटीग्रेशन	क्लाउड-बेस्ड	सेल्फ-मैनेज्ड / ऑन-प्रेमिसेस, SaaS
यूज केस	कस्टम एप्लिकेशन लॉजिक, कॉम्प्लेक्स मल्टी-एजेंट वर्कफ्लो	बिजनेस प्रोसेस ऑटोमेशन	टेक्निकल ऑपरेशन्स (इंसीडेंट रिस्पॉन्स, वल्नरेबिलिटी मैनेजमेंट)

कोड के साथ समझें: Python में बनाएं अपना पहला AI एजेंट

चलिए, अब थोड़ा प्रैक्टिकल होते हैं और Python का इस्तेमाल करके एक सिंपल सा क्रिएटिव राइटिंग एजेंट बनाते हैं, जो आपके लिए शॉर्ट स्टोरीज लिखेगा।

स्टेप 0: जरूरी सेटअप

सबसे पहले, आपको Python 3.10 या उससे नई वर्जन और एक Azure AI प्रोजेक्ट की जरूरत होगी। साथ ही, आपके पास Azure CLI इंस्टॉल होना चाहिए और आप az login कमांड की मदद से ऑथेंटिकेट हो चुके हों .

स्टेप 1: वर्चुअल एनवायरनमेंट तैयार करना और पैकेज इंस्टॉल करना

एक नया डायरेक्टरी बनाएं और उसमें जाएं। फिर एक वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाकर उसे एक्टिवेट करें और जरूरी पैकेज इंस्टॉल करें।

Terminal Commands

# नया फोल्डर बनाएं और उसमें जाएं

mkdir hello_world_agents

cd hello_world_agents

# Python वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं और एक्टिवेट करें

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate  # Linux/macOS के लिए

# या फिर

# .venv\Scripts\activate  # Windows के लिए

# Microsoft Agent Framework का पायथन पैकेज इंस्टॉल करें

pip install agent-framework --pre

स्टेप 2: एजेंट के लिए Python कोड लिखना

अब haiku_agent.py नाम की एक फाइल बनाएं और नीचे दिया गया कोड एड करें।

Python Code

import asyncio

import os

from agent_framework import ChatAgent

from agent_framework.azure import AzureAIAgentClient

from azure.identity.aio import AzureCliCredential

async def main():

    

    # निम्नलिखित एनवायरनमेंट वेरिएबल्स को सेट करना सुनिश्चित करें:

    # AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT: आपका Azure AI प्रोजेक्ट एंडपॉइंट

    # AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME: आपके मॉडल डिप्लॉयमेंट का नाम (जैसे, gpt-4o-mini)

    

    async with (

        AzureCliCredential() as credential,

        ChatAgent(

            chat_client=AzureAIAgentClient(async_credential=credential),

            instructions="आप एक रचनात्मक और उत्साहित सहायक हैं जो बहुत ही खूबसूरत कहानियाँ लिखते हैं।"

        ) as agent,

    ):

        result = await agent.run("भूतिया घर के बारे में एक छोटी सी कहानी लिखें।")

        print(result.text)

if __name__ == "__main__":

    asyncio.run(main())

स्टेप 3: एजेंट को रन करना और रिजल्ट देखना

अपने टर्मिनल में निम्नलिखित कमांड रन करें। पहली बार रन करने पर, Azure CLI आपसे लॉगिन की अनुमति मांगेगा।

Terminal

python haiku_agent.py

बस, इतना करने के बाद आपका पहला Python AI एजेंट तैयार है! इसे रन करके देखें, और आपको एक haunted house 😆 की शॉर्ट स्टोरी कंसोल पर प्रिंट होती दिखेगी।

कुछ सवाल-जवाब: (FAQ)

क्या Microsoft Agent Framework, Semantic Kernel की जगह लेगा?

जी नहीं। Microsoft एजेंट फ्रेमवर्क को Semantic Kernel और AutoGen का सक्सेसर माना जा रहा है। आने वाले समय में ज्यादातर नई फीचर्स इसी फ्रेमवर्क में जोड़ी जाएंगी, हालांकि Semantic Kernel v1.x को लॉन्ग-टर्म सपोर्ट मिलता रहेगा। अगर आप नई प्रोजेक्ट्स शुरू कर रहे हैं, तो सीधे Microsoft Agent Framework के साथ शुरुआत करना बेहतर रहेगा। 

क्या मैं बाहरी एजेंट्स के साथ भी कनेक्ट कर सकता हूं?

हां, बिल्कुल! Agent-to-Agent (A2A) कम्युनिकेशन की सुविधा की वजह से आप ऐसे बाहरी एजेंट्स के साथ कनेक्ट और कॉलैबोरेट कर सकते हैं जो A2A प्रोटोकॉल को सपोर्ट करते हैं। साथ ही, MCP (Model Context Protocol) के जरिए आप बाहरी टूल्स और डेटा सर्वर्स को भी डायनामिक तरीके से इस्तेमाल कर सकते हैं। 

क्या एजेंट के बिहेवियर को कस्टमाइज कर सकते हैं?

जी हां। एजेंट के रिस्पॉन्स को कंट्रोल करने वाले पैरामीटर्स जैसे कि टेम्परेचर (temperature) और रिस्पॉन्स लिमिट (token limit) को आप अपनी जरूरत के हिसाब से सेट कर सकते हैं। यह कंट्रोल आपको एजेंट के आउटपुट की क्रिएटिविटी और लंबाई को मैनेज करने की आजादी देता है।

निष्कर्ष: अब आपकी बारी है!

Microsoft Agent Framework, Azure AI की दुनिया में एक बड़ा बदलाव लाने वाला फ्रेमवर्क है। यह डेवलपर्स को एक यूनिफाइड, प्रोडक्शन-रेडी और ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म देता है, जिससे वो जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम्स को आसानी से बना और मैनेज कर सकते हैं।

अब सवाल ये नहीं कि "क्या आप AI एजेंट बना सकते हैं?", सवाल ये है कि "आप अपना पहला मल्टी-एजेंट सिस्टम कब बनाना शुरू कर रहे हैं?"

• ऑफिशियल डॉक्युमेंटेशन पढ़ें
• गिटहब रिपॉजिटरी एक्सप्लोर करें 

क्या आपने कभी Multi-Agent सिस्टम्स के साथ काम किया है? नीचे कमेंट्स में बताइए कि आपको Microsoft के इस नए फ्रेमवर्क के बारे में आपकी क्या सोच है!