Nota:
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Microsoft Agent Framework tiene integraciones con muchos servicios, herramientas y protocolos diferentes.
Agentes hospedados de Microsoft Foundry
Integraciones de UI Framework
| Marco de interfaz de usuario | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Interfaz de usuario AG | Preview |
| Interfaz de usuario de desarrollo del marco de agente | Preview |
| Purview | Preview |
Proveedores de historial de chat
Microsoft Agent Framework admite muchos tipos de agentes diferentes con diferentes funcionalidades de almacenamiento del historial de chat. En algunos casos, los agentes almacenan el historial de chat en el servicio de IA, mientras que en otros, Agent Framework administra el almacenamiento.
Para permitir que el almacenamiento del historial de chat se personalice cuando lo administra Agent Framework, se pueden proporcionar proveedores de historial de chat personalizados. Esta es una lista de proveedores existentes que se pueden usar.
| Proveedor de historial de chat | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de historial de chat en memoria | Fecha de publicación |
| Proveedor de historial de chat de Cosmos DB | Preview |
| Proveedor de historial de chat | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de historial de Redis | Preview |
Proveedores de contextos para inteligencia artificial de memoria
Los proveedores de contexto de IA son complementos para ChatClientAgent instancias y se pueden usar para agregar memoria a un agente. Esto se hace mediante la extracción de recuerdos de nuevos mensajes proporcionados por el usuario o generados por el agente, y buscando memorias existentes y proporcionándoles al servicio de IA con la entrada del usuario.
Esta es una lista de proveedores existentes que se pueden usar.
| Proveedor de contexto de IA de memoria | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de memoria del historial de chat | Fecha de publicación |
| Proveedor de contexto de IA de memoria | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de memoria Mem0 | Preview |
| Proveedor de memoria Neo4j | Preview |
| Proveedor de contexto de Purview | Preview |
| Proveedor de Redis | Preview |
Proveedores de contextos de IA de generación aumentada de recuperación (RAG)
Los proveedores de contexto de IA son complementos para ChatClientAgent instancias y se pueden usar para agregar capacidades RAG a un agente. Para ello, busque datos relevantes en función de la entrada del usuario y pase estos datos al servicio de IA con las otras entradas.
Esta es una lista de proveedores existentes que se pueden usar.
| Proveedor de Contexto de IA RAG | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de GraphRAG neo4j | Preview |
| Text Search Provider | Fecha de publicación |
| Proveedor de Contexto de IA RAG | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| Proveedor de Búsqueda de Azure AI | Preview |
| Proveedor de GraphRAG neo4j | Preview |
Almacenes de vectores
Microsoft Agent Framework admite la integración con muchos almacenes vectoriales diferentes. Estos pueden ser útiles para realizar recuperación de generación aumentada (RAG) o almacenamiento de memorias.
Para integrarse con almacenes de vectores, nos basamos en el 📦Microsoft. Extensions.VectorData.Abstractions paquete que proporciona una capa unificada de abstracciones para interactuar con almacenes de vectores en .NET. Estas abstracciones permiten escribir código simple y de alto nivel en una sola API y intercambiar el almacén de vectores subyacente con cambios mínimos en la aplicación. Donde los componentes de Agent Framework dependen de un almacén de vectores, usan estas abstracciones para permitirle elegir su implementación preferida.
Sugerencia
Consulte la documentación Vector database for .NET AI apps para obtener más información sobre cómo ingerir datos en un almacén de vectores, generar incrustaciones y realizar búsquedas vectoriales o híbridas.
Implementaciones de abstracción del almacenamiento de vectores
| Implementation | C# | Usa el SDK oficialmente compatible | Mantenedor o proveedor |
|---|---|---|---|
| Búsqueda de Azure AI | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB MongoDB (vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB No SQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elástico |
| En memoria | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Postgres Neon sin servidor | Uso del conector de Postgres | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Volátil (en memoria) | En desuso (usar In-Memory) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Importante
Las implementaciones de la abstracción del almacén de vectores se construyen a partir de diversas fuentes. No todos los conectores se mantienen por Microsoft. Al considerar una implementación, asegúrese de evaluar la calidad, las licencias, el soporte técnico, etc. para asegurarse de que cumplen sus requisitos. Asegúrese también de revisar la documentación de cada proveedor para obtener información detallada de compatibilidad de versiones.
Importante
Algunas implementaciones usan internamente SDK de base de datos que no son compatibles oficialmente con Microsoft o por el proveedor de base de datos. La columna usa SDK oficialmente admitidos, lista cuáles están utilizando SDK oficialmente compatibles y cuáles no.
Agent Framework admite el uso de colecciones VectorStore de Kernel semántico para proporcionar funcionalidades de almacenamiento vectorial a los agentes. Consulte la documentación de conectores de almacenamiento de vectores para aprender a configurar diferentes colecciones de almacenamiento vectorial. Consulte Creación de una herramienta de búsqueda desde un VectorStore para obtener más información sobre cómo usarlas para RAG.