Für einfache Modellaufrufe brauchen Sie meist keine Agenten-Orchestrierung: Microsoft.Extensions.AI bietet eine einheitliche C#-Abstraktion für KI-Dienste. Wenn Ihre Anwendung ein Ziel über mehrere Schritte verfolgt, Entscheidungen trifft, Tools verwendet oder mehrere Agenten koordiniert, kommt das Microsoft Agent Framework als Orchestrierungsschicht ins Spiel. Aspire ergänzt die Infrastruktur für verteilte .NET-Dienste; es ist nicht die Agentenlaufzeit.
Welche .NET-Komponente gehört zu welcher Aufgabe?
Die Begriffe rund um .NET und KI bezeichnen verschiedene Schichten. Die Entscheidung wird leichter, wenn Sie zuerst festlegen, ob Sie Modellzugriff, Agentenlogik, Datenanbindung oder verteilten Betrieb lösen wollen.
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| Aufgabe | Passender Baustein | Rolle |
|---|---|---|
| Modelle und Embeddings über eine einheitliche C#-Abstraktion ansprechen | Microsoft.Extensions.AI | Basisschicht für KI-Funktionen in .NET-Anwendungen; für sich genommen kein Agentenframework. |
| Eigene Daten für semantische Suche oder Grounding abrufen | Microsoft.Extensions.VectorData, gegebenenfalls DataIngestion | Datenaufbereitung und Vektorspeicherung bleiben von Modellaufrufen und Orchestrierung getrennte Aufgaben. |
| Fähigkeiten über Prozess- oder Produktgrenzen bereitstellen | MCP-Server oder MCP-Client, sofern benötigt | Für lokale Aufrufe innerhalb eines Prozesses ist gewöhnliches Function- oder Tool-Calling einfacher. |
| Mehrstufige Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen, Tools nutzen oder Agenten koordinieren | Microsoft Agent Framework | Orchestrierungsschicht für Abläufe, die über einen einzelnen Modellaufruf hinausgehen. |
| Verteilte .NET-Dienste verdrahten und beobachten | Aspire | Infrastruktur rund um den KI-Workflow, nicht die Agentenlaufzeit. |
| Modelle verwalten und gehostete Agenten bereitstellen | Microsoft Foundry | Plattform- und Betriebsentscheidung, getrennt von der C#-Programmierabstraktion. |
Diese Komponenten sind nicht austauschbar. Beginnen Sie mit der kleinsten Schicht, die Ihre Anwendung benötigt, und ergänzen Sie Orchestrierung erst, wenn die Ablaufsteuerung selbst zur Herausforderung wird.
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Ein einmaliger Modellaufruf oder eine schlichte Tool-Schleife ist nicht automatisch ein Agentenworkflow. Microsoft empfiehlt Microsoft.Extensions.AI als Einstieg für viele KI-Funktionen auf Anwendungsebene. Das Microsoft Agent Framework wird relevant, wenn ein System ein Ziel in mehreren Schritten verfolgt, unterwegs Entscheidungen trifft, Tools einsetzt oder Agenten zusammenarbeiten lässt.
#1 Best Overall
- Ein Modellaufruf reicht: Für einzelne Text- oder Embedding-Aufgaben brauchen Sie nicht zusätzlich eine Agentenlaufzeit.
- Ein einzelner Agent mit Tools reicht: Wenn eine überschaubare Tool-Schleife den Ablauf abbildet, ist keine Mehragenten-Orchestrierung nötig.
- Der Ablauf braucht Koordination: Wenn Schritte voneinander abhängen, parallel laufen oder je nach Kontext an andere Agenten übergeben werden, ist ein Orchestrierungsmuster sinnvoll.
Welches der fünf Orchestrierungsmuster passt?
Microsoft dokumentiert fünf Muster. Sie unterscheiden sich vor allem darin, wie Aufgaben verteilt werden und wer den nächsten Schritt bestimmt. Die offiziellen Beschreibungen liefern keine quantitative Rangliste; wählen Sie daher anhand der Abhängigkeiten und Kontrollanforderungen Ihres Workflows.
| Muster | Ablauf | Passt besonders, wenn … |
|---|---|---|
| Sequential | Agenten arbeiten nacheinander; Ergebnisse werden in fester Reihenfolge weitergegeben. | Sie klar abgegrenzte Stufen haben, etwa Entwurf, Prüfung und Ausgabe. |
| Concurrent | Mehrere Agenten bearbeiten Teilaufgaben parallel; ihre Ergebnisse werden anschließend zusammengeführt. | Die Teilaufgaben weitgehend unabhängig voneinander sind. |
| Handoff | Ein Agent übergibt abhängig von Kontext oder Regel die Kontrolle an einen anderen. | Eine Eskalation, ein Fallback oder eine dynamische Zuständigkeit nötig ist. |
| Group chat | Agenten arbeiten in einer gemeinsamen Unterhaltung; im Semantic-Kernel-Muster steuert ein Gruppenmanager die Runde. | Mehrere Agenten ein Problem gemeinsam bearbeiten sollen und Sie Abbruch- und Kontrollregeln festlegen können. |
| Magentic | Ein Manager-Agent koordiniert spezialisierte Agenten dynamisch anhand des Fortschritts und Kontexts. | Die Aufgabe komplex und offen ist und sich der Arbeitsplan nicht vollständig vorab festlegen lässt. |
Entscheidung anhand Ihres Ablaufs
- Feste Reihenfolge: Sequential hält die Pipeline nachvollziehbar.
- Unabhängige Arbeitspakete: Concurrent ermöglicht parallele Bearbeitung mit anschließender Zusammenführung.
- Wechselnde Zuständigkeit: Handoff bildet kontextabhängige Übergaben ab.
- Gemeinsame Diskussion: Group chat bietet einen gemeinsamen Gesprächsraum, braucht in der konkreten Anwendung aber klare Regeln dafür, wann die Runde endet.
- Offene Aufgabe mit dynamischer Planung: Magentic lässt einen Manager spezialisierte Agenten anhand des Fortschritts koordinieren.
So starten Sie mit Semantic-Kernel-Orchestrierung in C#
Die .NET-Dokumentation bietet einen C#-Einstieg ins Microsoft Agent Framework. Für Semantic-Kernel-Agenten benötigen Sie je nach Agententyp die passenden Agentenpakete; zusätzlich nennt Microsoft für Orchestrierungen das Kernpaket sowie Pakete für Orchestrierung und In-Process-Runtime. Die folgenden Befehle installieren die beiden ausdrücklich genannten Orchestrierungspakete als Prä-Releases:
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Agents.Orchestration --prerelease
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Agents.Runtime.InProcess --prereleaseDer dokumentierte C#-Ablauf verwendet SequentialOrchestration, InProcessRuntime und InvokeAsync. Auf hoher Ebene besteht die Implementierung aus diesen Schritten:
- Agenten mit passenden Fähigkeiten definieren. Geben Sie jedem Agenten eine klar umrissene Aufgabe und nur die dafür benötigten Tools.
- Das Muster mit den Agenten zusammenstellen. Wählen Sie etwa eine feste Sequenz oder fügen Sie bei Mustern mit dynamischer Koordination einen Manager hinzu.
- Die Runtime starten. Bei der dokumentierten In-Process-Variante wird dafür
InProcessRuntimeverwendet. - Den Auftrag ausführen. Rufen Sie die Orchestrierung mit
InvokeAsyncauf. - Das Ergebnis asynchron auslesen. Werten Sie die Resultate des Workflows aus und behandeln Sie Fehler und abgebrochene Abläufe in Ihrer Anwendung.
Die Semantic-Kernel-Agent-Orchestrierungsfunktionen sind in der verlinkten Microsoft-Dokumentation als experimentell gekennzeichnet und können sich erheblich ändern. Das gilt für diese Orchestrierungsfunktionen, nicht pauschal für sämtliche .NET-Agentenfunktionen oder für den eigenständigen Microsoft-Learn-Einstieg ins Microsoft Agent Framework. Prüfen Sie vor einer Implementierung die aktuelle Paket- und API-Dokumentation und berücksichtigen Sie den Prä-Release-Status in Ihrer Versionsplanung.
Wo gehören Freigaben und menschliche Kontrolle hin?
Ein Workflow kann bei einem Tool-Aufruf pausieren, bis ein Mensch ihn geprüft und freigegeben hat. Die Workflow-Dokumentation beschreibt außerdem Informationsanfragen, bei denen die Ausführung für menschliche Eingaben unterbrochen wird. Solche Kontrollpunkte eignen sich für Aktionen mit externen Folgen oder erhöhtem Risiko: Der Ablauf kann eine Prüfung verlangen, bevor er fortgesetzt wird. Das Vorhandensein eines Freigabemechanismus ist keine allgemeine Sicherheitsgarantie; die Anwendung muss festlegen, welche Aktionen eine Freigabe brauchen und wie eine Ablehnung oder ein ausbleibender Entscheid behandelt wird.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Wie trennen sich Framework, Hosting und Betrieb?
Das Agent Framework beschreibt die Koordination innerhalb eines Workflows. Microsoft Foundry ist laut Microsofts .NET-Einordnung die Plattform für Modellmanagement und gehostete Agenten. Aspire kümmert sich um Service-Verdrahtung und Beobachtbarkeit verteilter .NET-Anwendungen. Damit ergänzen Aspire und Foundry den Workflow auf Infrastruktur- beziehungsweise Plattformebene; sie ersetzen nicht die C#-Abstraktion für KI-Dienste oder die Agenten-Orchestrierung.
Rank #4
Für die Architektur heißt das: Entscheiden Sie separat, wie Ihre Anwendung Modelle anspricht, wie ihre Agentenschritte ablaufen und wo die Dienste betrieben und beobachtet werden. Eine Entscheidung auf einer dieser Ebenen legt die anderen nicht automatisch fest.
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