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Microsoft Agent Framework tem integrações com vários serviços, ferramentas e protocolos diferentes.
Agentes hospedados do Microsoft Foundry
- Documentação de Agentes Hospedados
- c0>Amostra de Hosted Agents (Python, Agent Framework)
Integrações do UI Framework
| Estrutura de interface do usuário | Status da versão |
|---|---|
| Interface do usuário do AG | Preview |
| Interface do usuário de desenvolvimento do Agent Framework | Preview |
| Purview | Preview |
Provedores de Histórico de Chat
Microsoft Agent Framework dá suporte a muitos tipos de agente diferentes com diferentes recursos de armazenamento de histórico de chat. Em alguns casos, os agentes armazenam o histórico de chat no serviço de IA, enquanto em outros o Agent Framework gerencia o armazenamento.
Para permitir que o armazenamento de histórico de chat seja personalizado quando gerenciado pelo Agent Framework, os Provedores de Histórico de Chat personalizados podem ser fornecidos. Aqui está uma lista de provedores existentes que podem ser usados.
| Provedor de Histórico de Chat | Status da versão |
|---|---|
| Provedor de Histórico de Chat In-Memory | Lançado |
| provedor de histórico de chat Cosmos DB | Preview |
| Provedor de Histórico de Chat | Status da versão |
|---|---|
| Provedor de Histórico do Redis | Preview |
Provedores de contexto de IA de memória
Os Provedores de Contexto de IA são plug-ins para ChatClientAgent instâncias e podem ser usados para adicionar memória a um agente. Isso é feito extraindo memórias de novas mensagens fornecidas pelo usuário ou geradas pelo agente e pesquisando memórias existentes e fornecendo-as ao serviço de IA com a entrada do usuário.
Aqui está uma lista de provedores existentes que podem ser usados.
| Provedor de Contexto de Memória para IA | Status da versão |
|---|---|
| Provedor de memória de histórico de chat | Lançado |
| Provedor de Contexto de Memória para IA | Status da versão |
|---|---|
| Provedor de memória Mem0 | Preview |
| Provedor de Memória Neo4j | Preview |
| Provedor de Contexto do Purview | Preview |
| Provedor Redis | Preview |
Provedores de contexto de IA com Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
Os Provedores de Contexto de IA são plugins para ChatClientAgent instâncias e podem ser usados para adicionar recursos RAG a um agente. Isso é feito pesquisando dados relevantes com base na entrada do usuário e passando esses dados para o serviço de IA com as outras entradas.
Aqui está uma lista de provedores existentes que podem ser usados.
| Provedor de Contexto de IA RAG | Status da versão |
|---|---|
| Provedor GraphRAG Neo4j | Preview |
| Provedor de Pesquisa de Texto | Lançado |
| Provedor de Contexto de IA RAG | Status da versão |
|---|---|
| Provedor de Pesquisa de IA do Azure | Preview |
| Provedor GraphRAG Neo4j | Preview |
Repositórios de Vetores
Microsoft Agent Framework dá suporte à integração com muitos repositórios de vetores diferentes. Elas podem ser úteis para fazer RAG (Recuperação de Geração Aumentada) ou armazenamento de memórias.
Para integrar com repositórios de vetores, contamos com o 📦Microsoft. Extensions.VectorData.Abstractions pacote que fornece uma camada unificada de abstrações para interagir com repositórios de vetores no .NET. Essas abstrações permitem que você escreva um código simples de alto nível em uma única API e troque o repositório de vetores subjacente por alterações mínimas em seu aplicativo. Quando os componentes do Agent Framework dependem de um repositório de vetores, eles usam essas abstrações para permitir que você escolha sua implementação preferida.
Dica
Consulte a documentação bancos de dados vetoriais para aplicativos de IA em .NET para obter mais informações sobre como ingerir dados em um repositório de vetores, gerar incorporações e realizar pesquisas vetoriais ou híbridas.
Implementações de Abstração de Armazenamento de Vetores
| Implementation | C# | Usa o SDK com suporte oficial | Mantenedor/Fornecedor |
|---|---|---|---|
| Pesquisa de IA do Azure | ✅ | ✅ | Microsoft |
| MongoDB (vCore) do Cosmos DB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB NoSQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elástico |
| Na memória | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Postgres Sem Servidor Neon | Usar o Conector do Postgres | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Volátil (na memória) | Obsoleto (use na memória) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Importante
As implementações de abstração do repositório de vetores são criadas por uma variedade de fontes. Nem todos os conectores são mantidos por Microsoft. Ao considerar uma implementação, avalie a qualidade, o licenciamento, o suporte etc. para garantir que eles atendam aos seus requisitos. Além disso, examine a documentação de cada provedor para obter informações detalhadas de compatibilidade de versão.
Importante
Algumas implementações estão usando internamente SDKs de banco de dados que não têm suporte oficial por Microsoft ou pelo provedor de banco de dados. A coluna Usa SDKs com Suporte Oficial lista quais estão usando SDKs com suporte oficial e quais não estão.
O Agent Framework dá suporte ao uso das coleções VectorStore do Kernel semântico para fornecer recursos de armazenamento de vetor aos agentes. Consulte a documentação de conectores do repositório de vetores para saber como configurar diferentes coleções de repositórios de vetores. Consulte Criação de uma ferramenta de pesquisa a partir de um VectorStore para obter mais informações sobre como usá-la para RAG.