Microsoft Agent Framework: multi-agent w enterprise w 90 dni
1. Executive Summary – C-Level Hook
1 października 2025 Microsoft ogłosił Agent Framework – zunifikowaną platformę do budowy i orkiestracji agentów AI. To moment zwrotny: według niezależnych analiz, już 80% przedsiębiorstw testuje lub używa rozwiązań agentowych, a rynek do 2030 r. ma przekroczyć $53 mld. Firmy, które zaczną teraz, zyskują 12–18 miesięcy przewagi operacyjnej. Ten przewodnik wyjaśnia dlaczego multi-agent to nowy standard enterprise, jak działa Microsoft Agent Framework i co zrobić, aby w 90 dni przejść od pilota do produkcji.
2. Multi-Agent AI Revolution – strategiczny kontekst
A) Od pojedynczego agenta do cyfrowej siły roboczej
- Ewolucja: ChatGPT → Copiloty → Agenci → Systemy multi-agentowe.
- Zmiana paradygmatu: z centralizacji na rozproszoną inteligencję (specjalizacja + odporność).
- Powód biznesowy: skala, zgodność, SLA i możliwość „przykręcania” odpowiedzialności domenowej.
B) Dlaczego pojedynczy agent nie skaluje się w enterprise
- Nad-uogólnienie (brak domenowej ekspertyzy, mieszanie reguł działów).
- Wąskie gardła wydajności i brak least-privilege w dostępie do danych.
- Wysokie ryzyko zmian – każda nowa funkcja wymaga ponownych testów całego „monolitu”.
C) Co daje architektura multi-agent
- Specjalizacja domenowa: agent KYC ≠ agent faktur ≠ agent prognoz popytu.
- Skalowalność i odporność: niezależne skalowanie, mniejsza awaryjność.
- Compliance by design: granularne uprawnienia, ścieżki audytu, separacja danych.
3. Microsoft Agent Framework – deep dive
A) Wielka konwergencja: AutoGen + Semantic Kernel
Framework łączy eksperymentalną szybkość AutoGen z produkcyjnym SDK Semantic Kernel. Efekt: jeden stos, jeden runtime, jeden model programowania – bez kompromisu między innowacją a stabilnością.
B) Kluczowe komponenty architektury
- Open-source SDK (Python / .NET): funkcjonalny agent w <20 liniach.
- Unified runtime: orkiestracja AutoGen + stabilność SK.
- Observability: OpenTelemetry, pełne ścieżki decyzji (trace → span → log).
- Security: Microsoft Entra (RBAC), ochrona przed prompt-injection, sekwestracja sekretów.
- Orkiestracja grafowa: jawne definiowanie ścieżek interakcji agent↔agent.
- Checkpointing: długie procesy, wznawianie po przerwaniu.
- Human-in-the-Loop: bramki akceptacji (np. powyżej progu ryzyka).
# Przykładowa definicja deklaratywna (skrót)
agents:
- id: intake_agent
role: "Zbiera i normalizuje dane klienta (KYC)"
tools: [ocr, document_parser, pep_sanctions_api]
- id: risk_agent
role: "Ocena ryzyka kredytowego"
tools: [credit_model, rules_engine]
- id: compliance_agent
role: "Weryfikacja zgodności i audyt"
tools: [policy_db, evidence_store]
graph:
- from: intake_agent
to: risk_agent
when: "kyc_complete == true"
- from: risk_agent
to: compliance_agent
when: "risk_score >= threshold"
- approval:
gate: "human"
when: "risk_score > high_threshold"C) Enterprise features „out-of-the-box”
- Connected Agents: komunikacja punkt-punkt bez własnej orkiestracji.
- Agent2Agent API (A2A) i MCP (Model Context Protocol) – dynamiczne narzędzia.
- Azure-native: wdrożenia, skalowanie, zarządzanie tożsamością, polityki danych.
4. Azure AI Foundry – deployment w enterprise
A) Connected Agents – najprostsza droga do produkcji
- Routing w języku naturalnym – agent główny deleguje do sub-agentów.
- Brak twardego kodowania logiki – łatwa rozbudowa domen.
- Lepsza śledzalność – odpowiedzialność za decyzje przypisana do agenta.
B) Multi-Agent Workflows – stan procesów
- Stateful: kontekst utrzymywany w całym procesie (dni/tygodnie).
- Recovery: retry, kompensacja, odporność na błędy zależności.
- Authoring: VS Code extension + interfejs Foundry do testów i rolloutów.
C) Security & Governance
- Entra RBAC, segmentacja danych, data residency.
- Pełne logi audytowe (kto/co/kiedy/na jakiej podstawie).
- Polityki Responsible AI, walidacja zachowań (guardrails).
5. Use cases – gdzie multi-agent daje najwięcej
A) Finanse
- Onboarding: OCR → KYC → risk → compliance → otwarcie konta.
- Fraud: monitorowanie transakcji → detekcja wzorców → eskalacja.
- Raportowanie regulacyjne: ekstrakcja → agregacja → walidacja → wysyłka.
B) Zdrowie & Life Sciences
- Workflows kliniczne: harmonogramy, monitorowanie pacjenta, wsparcie decyzji.
- R&D: przegląd literatury → generowanie hipotez → analiza danych eksperymentalnych.
C) Produkcja & łańcuch dostaw
- Planowanie, kontrola jakości, predictive maintenance, optymalizacja tras/logistyki.
D) Usługi profesjonalne
- Audit (multi-agent), analiza umów, badania rynku, SOC/NOC w IT ops.
6. Framework wdrożenia (90+ dni)
Faza 1: Strategic Assessment (30–60 dni)
- Model ROI (czas/cost-to-serve/quality), mapowanie ryzyk i KPI.
- Priorytety: Customer Service, HR dokumenty, Financial reporting, IT ops.
Faza 2: Pilot (60–90 dni)
- Konfiguracja Foundry, definicje agentów, integracje (ERP/CRM/DWH).
- Testy: skuteczność, koszt na zadanie, stabilność, akceptacja użytkowników.
Faza 3: Skalowanie (90+ dni)
- Rollout działami, centrum doskonałości (CoE), polityki governance.
- Stała optymalizacja i pipeline innowacji (nowe domeny/agent-skills).
7. ROI i business case
- Oszczędności operacyjne: 25–45% mniej pracy manualnej w procesach dokumentowych/operacyjnych.
- Produktywność: +35% dla zespołów pionierskich (krótszy TAT i TTM).
- Szybkość decyzji: do 50% szybciej dzięki automatycznej analizie i streszczeniom.
- Jakość: do 90% mniej błędów manualnych w zadaniach powtarzalnych.
- Payback: typowo 6–12 miesięcy przy dobrze zaprojektowanym pilocie.
| Pozycja kosztowa | Składowe | Uwagi |
|---|---|---|
| Technologia | Azure, licencje modeli, storage, sieć | Skalowane per agent/per request |
| Wdrożenie | Integracje, testy, szkolenia | Największy CAPEX w Q1 |
| Operacje | Monitoring, utrzymanie, tuning | Optymalizowane przez obserwowalność |
8. Ryzyka i governance
Ryzyka techniczne
- Awaria agenta/NLP – mitigacja: retry, fallback, circuit breaker, checkpointing.
- Złożoność integracji – kontrakty API, kontrtesty, wersjonowanie schematów.
- Wydajność – autoscaling, throttling, cache, kolejki.
Ryzyka biznesowe
- Adopcja – program zmiany, role „agent owner”, szkolenia.
- Compliance – polityki RAI, audyty, „human-in-the-loop”.
Model nadzoru
- Komitet AI (biznes + IT + legal), katalog agentów, macierz ryzyka, SLO/SLA.
9. Roadmapa 2025/2026 – co dalej
- Zaawansowana orkiestracja (patterny koordynacji, planowanie wieloagentowe).
- Multi-modal (teksty, obrazy, wideo, IoT), edge dla niskich opóźnień.
- Biblioteki branżowe agentów (finanse, retail, telco, zdrowie).
10. Podsumowanie i Executive Action Plan
- Ustal cel (2–3 procesy o wysokim ROI) i KPI.
- Zbuduj pilota w Azure AI Foundry z Microsoft Agent Framework (connected agents).
- Włącz governance: Entra RBAC, logi, bramki akceptacji.
- Skaluj domenami, buduj CoE i pipeline nowych use-case’ów.
