Nel mondo della tecnologia, le scelte più radicali spesso avvengono dietro le quinte, nelle librerie, negli algoritmi e nelle strutture di controllo. Microsoft lo sa bene: l’azienda ha deciso di fare un passo importante nella sua strategia per l’IA agentica — ritirare progressivamente l’uso “puro” di AutoGen e presentare al suo posto un Agent Framework che mira a unificare, governare e razionalizzare l’ecosistema degli agenti intelligenti.
Per chi non è addentro ai termini, “agenti” sono moduli di intelligenza artificiale che possono agire, decidere, chiamare strumenti esterni, coordinarsi tra loro e rispondere ai contesti dinamici. In Microsoft l’idea è che, per costruire sistemi complessi dove più agenti collaborano, non basti più un framework sperimentale: serve una struttura solida, scalabile e controllabile. Ed è qui che entra in gioco il nuovo Agent Framework.
AutoGen, lanciato da Microsoft come progetto open source, ha svolto un ruolo pionieristico nell’ambito dell’agentic AI: orchestrar agenti, farli dialogare, assegnare compiti, permettere modularità, integrazione con strumenti esterni.
Tuttavia, col tempo sono emersi limiti pratici: chi costruiva applicazioni su AutoGen ha chiesto maggiore controllo, migliori strumenti di osservabilità (monitoraggio delle azioni degli agenti), interfacce di debugging, modularità e interoperabilità fra linguaggi.
Con la versione 0.4, Microsoft ha apportato modifiche significative: AutoGen è diventato più modulare, supporta messaggistica asincrona, strumenti diagnostici e la cooperazione tra agenti distribuiti. Ma evidentemente, queste migliorie non erano sufficienti a rispondere completamente alle esigenze enterprise di governance, integrazione e oversight centralizzato. È qui che la strategia di Microsoft vira verso un modello in cui AutoGen e altri componenti agentici vengono fusi in un quadro più governato: il nuovo Agent Framework.
Secondo i blog ufficiali, Microsoft collabora strettamente con i team di AutoGen e Semantic Kernel per convergere verso un runtime multi-agente unificato. L’idea è offrire ai clienti un ambiente stabile, ben supportato, in cui transizioni e upgrade non richiedano ricostruzioni radicali dei progetti. In altre parole, il “ritiro” di AutoGen non segna la sua cancellazione, ma il suo assorbimento in una struttura più ampia e gestita.
Il nuovo framework non è semplicemente un’integrazione: è un cambio di paradigma nella gestione degli agenti intelligenti. L’obiettivo non è solo consentire che più agenti lavorino insieme, ma governare come lo fanno, con quali diritti, limiti, visibilità e controllo dall’alto.
Uno degli aspetti centrali è la governance: in un ambiente enterprise, non basta che un agente esegua operazioni; serve che ogni azione sia tracciata, che si possano impostare policy, soglie di intervento, limiti d’uso e modalità di rollback. Il nuovo framework promette di includere strumenti di osservabilità che permettano agli sviluppatori e agli operatori di “vedere dentro” il funzionamento degli agenti — quali decisioni stanno prendendo, con quali dati, con quale latenza, e dove occorre intervenire.
Un altro punto chiave è la composabilità e modularità: i componenti — agenti, strumenti esterni, servizi, processi — dovranno poter essere collegati, scambiati, aggiornati in modo indipendente, senza dover ricostruire l’intero sistema. In questa visione, un agente che si occupa di recuperare dati può essere sostituito da una versione più evoluta senza impatti sulla parte di ragionamento che costruisce piani o dialogo.
Quando si parla di governo centralizzato, emerge anche il tema della sicurezza e autenticazione degli agenti: ogni agente potrà essere munito di identità, privilegi, ruoli controllati; non sarà possibile che agenti liberamente si creino o comunichino fuori dal contesto designato. Questo è essenziale per ambienti regolamentati, dove operazioni automatizzate devono rimanere sotto supervisione.
Anche la gestione dello stato e della memoria condivisa è al centro dell’evoluzione: in sistemi a più agenti, serve che alcuni dati siano condivisi, altri isolati, che il sistema mantenga coerenza tra stati parziali, che si evitino conflitti. Il nuovo Framework mira a dare regole chiare per questa coesistenza.
Infine, l’integrazione con servizi esterni è un aspetto cruciale: agenti devono poter chiamare API aziendali, basi dati, sistemi ERP, servizi cloud, modelli ML, senza dover reinventare ogni volta collegamenti. Per questo, è previsto che le estensioni per connettere agenti a tool, modelli e servizi entro il framework siano parte integrante della piattaforma governata.
Perché investire tanto in un “ritiro” di AutoGen per introdurre un Agent Framework unificato? Ci sono diversi motivi strategici:
- Gestione del rischio: in ambienti enterprise, la proliferazione incontrollata di agenti può portare a caos, errori non tracciabili, duplicazioni, comportamenti indesiderati. Un framework governato aiuta a limitare queste insidie.
- Scalabilità organica: mentre AutoGen ha promosso prototipi, molte aziende vogliono soluzioni che crescano da decine a migliaia di agenti. Questa scalabilità richiede un’architettura governata, osservabile e gestita centralmente.
- Allineamento con l’ecosistema Microsoft: un framework unificato favorisce l’integrazione con Azure, con i servizi Microsoft (Identity, sicurezza, dati), con Semantic Kernel, con Copilot Studio, offrendo una piattaforma coerente anziché pezzi assemblati.
- Supporto enterprise e migrazione: molti clienti inizieranno con AutoGen o versioni sperimentali; offrire una via di transizione verso il nuovo framework riduce ostacoli all’adozione. Microsoft stessa prevede che gli sviluppatori possano migrare senza dover riscrivere tutto.
Con il ritiro controllato di AutoGen e l’introduzione di un Agent Framework unificato, Microsoft prende una decisione decisa: non più solo sperimentazione, ma infrastruttura governata per agenti intelligenti. Vuole offrire non solo strumenti, ma garanzie — controllo, visibilità, scalabilità — affinché agenti possano operare all’interno di imprese in modo affidabile.