Microsoft Agent Framework: qué es y cómo migrar desde SK o AutoGen

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Para quién: arquitectos, responsables de ingeniería y partners de Microsoft que ya usan Semantic Kernel o AutoGen
Tiempo de lectura: ~7 minutos
Qué te llevas: qué es Microsoft Agent Framework, por qué sustituye a Semantic Kernel y AutoGen, y cómo plantear la migración sin reescribir todo de golpe

Durante dos años, montar agentes sobre la pila de Microsoft obligaba a elegir en una bifurcación incómoda: ¿Semantic Kernel o AutoGen? Uno traía las funciones de empresa —estado, tipado, telemetría—. El otro, las abstracciones más limpias para patrones multiagente. Elegías mal y reescribías después. Microsoft Agent Framework termina con esa bifurcación: fusiona ambos en un único sucesor, construido por los mismos equipos.

Y ese es el titular que de verdad importa. Si vas a arrancar un proyecto de agentes en código este trimestre y tiras de Semantic Kernel o AutoGen por costumbre, estás construyendo sobre una pista que se está retirando. No desaparece mañana, pero la dirección está marcada. Vamos a lo práctico: qué es, y cómo migrar sin pegarte un tiro en el pie.

¿Qué es Microsoft Agent Framework?

Es un SDK de código abierto para construir agentes de IA y flujos multiagente en .NET, Python y Go. Te da agentes individuales que llaman a herramientas y servidores MCP, un "harness" con pilas incluidas para tareas largas, y flujos de trabajo basados en grafos que coordinan varios agentes con enrutado tipado y aprobación humana. Es la capa de código, no un estudio de bajo código.

El framework se organiza en tres piezas. Los agentes son la unidad conocida: un modelo que procesa la entrada, usa herramientas y responde, con proveedores como Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic y Ollama. El harness es un agente con planificación, memoria, compactación de contexto y observabilidad para trabajos que se alargan. Los flujos de trabajo orquestan varios agentes cuando el orden de ejecución tiene que estar bajo control. Por debajo: clientes de modelo, gestión de estado por sesión, middleware para interceptar acciones y clientes MCP.

¿Sustituye a Semantic Kernel y AutoGen? ¿Tengo que migrar ya?

Sí, es el sucesor directo de ambos, y no, no tienes que migrar esta noche. Agent Framework combina las abstracciones sencillas de AutoGen con las capacidades de empresa de Semantic Kernel —estado por sesión, tipado, middleware, telemetría— y añade flujos por grafos que ninguno tenía. Lo que ya tienes en producción sigue funcionando; lo nuevo va aquí.

La lectura honesta: Semantic Kernel y AutoGen "fueron pioneros" —palabras de la propia Microsoft— y Agent Framework es "la siguiente generación de ambos". Cuando un fabricante fusiona dos productos en uno y te escribe una guía de migración, te está diciendo dónde va a ir la inversión. Va al sucesor.

Lo que recomiendo a los equipos: no arranques de cuajo un servicio de Semantic Kernel que funciona solo porque leíste un artículo. Pero presupuesta la migración de todo lo que vayas a seguir ejecutando dentro de un año, y empieza cada proyecto nuevo directamente en Agent Framework. Microsoft publica guía de migración desde Semantic Kernel y desde AutoGen. Lee la que corresponda a tu código antes de estimar el esfuerzo: las abstracciones encajan de cerca, que es justo el objetivo de la fusión.

¿Cuándo uso un agente y cuándo un flujo de trabajo?

Usa un agente cuando la tarea sea abierta y necesite uso autónomo de herramientas. Usa un flujo de trabajo cuando el proceso tenga pasos bien definidos y necesites controlar el orden de ejecución con varios componentes coordinados. Y si puedes resolverlo con una función normal, escribe la función.

La documentación de Microsoft lo dice sin rodeos: "si puedes escribir una función para resolver la tarea, hazlo en lugar de usar un agente de IA". Es la frase más valiosa del framework y la que más pilotos ignoran. La mitad de los "agentes" que reviso son flujos deterministas disfrazados: una secuencia fija de pasos envuelta en un modelo porque "agente" era la palabra de moda ese trimestre. Ese disfraz te cuesta dinero, latencia y un modo de fallo no determinista que no necesitabas. Los agentes brillan cuando el problema es abierto; los flujos, cuando el orden importa.

¿Cómo es una migración desde Semantic Kernel o AutoGen en la práctica?

Por fases y por valor de negocio, no de golpe. Empieza por lo nuevo en Agent Framework, migra después lo que vaya a seguir vivo dentro de un año, y deja en paz lo que esté a punto de retirarse. Las guías oficiales mapean tus conceptos actuales casi uno a uno, así que suele ser menos doloroso que una reescritura.

El orden que uso:

• Proyectos nuevos primero. Cualquier agente que empiece hoy nace en Agent Framework. Cero deuda añadida.
• Inventario de lo que vive. Lista los servicios de SK/AutoGen que seguirán en producción dentro de doce meses. Esos son los candidatos reales.
• Migra por la guía correcta. Sigue la guía desde Semantic Kernel o desde AutoGen según tu base de código; el mapeo de abstracciones es el que reduce el riesgo.
• No toques lo que se muere. Un servicio que retiras en tres meses no merece una migración. Déjalo correr.

Si vas a montar el entorno de desarrollo desde cero, la base de plataforma la cubro en mi guía de configuración empresarial de Azure AI Foundry. Y para la decisión más amplia de bajo código frente a código, está Copilot Studio frente a Azure AI Foundry.

¿Qué riesgos hay antes de estandarizar sobre él?

Tres, sobre todo: hay partes tempranas (el SDK de Go está en versión preliminar y le faltan capacidades), todo lo que toque sistemas de terceros es tu riesgo, y el framework te deja a ti las mitigaciones de IA responsable. Es potente precisamente porque no impone la seguridad, lo que significa que la seguridad es tu trabajo.

Concretando: .NET y Python son la punta de lanza; Go va en versión preliminar sin agentes declarativos, RAG, CodeAct ni flujos funcionales todavía. Si conectas modelos o servidores fuera de Azure, tú respondes del flujo de datos, del coste y del cumplimiento. Y las barreras de seguridad —metaprompt, filtros de contenido, sistemas de control— las implementas tú. Un agente actúa como un principal, así que necesita identidad y ciclo de vida propios; por eso acompaño toda construcción con lo que explico en Microsoft Entra Agent ID.

Mi veredicto: Agent Framework es la base correcta para agentes serios en código sobre la pila de Microsoft, y la unificación de SK y AutoGen elimina una fuente real de retrabajo. Pero premia a los equipos que ya tienen disciplina de ingeniería. Si no tienes observabilidad, identidad y prácticas de seguridad, el framework no te las regala: ejecutará fielmente lo que construyas, sea seguro o no.

Preguntas frecuentes

¿Microsoft Agent Framework es gratis y de código abierto?

Sí. Es de código abierto, lo desarrollan en abierto los equipos que crearon Semantic Kernel y AutoGen, y acepta contribuciones de la comunidad. No pagas por el framework: pagas por los modelos y servicios de Azure que utiliza. El coste viene del uso de los modelos, del hospedaje y de cualquier sistema de terceros que conectes.

¿Qué lenguajes admite?

.NET, Python y Go. .NET y Python son los más completos; el SDK de Go está en versión preliminar y aún le faltan capacidades como agentes declarativos, RAG, CodeAct y flujos funcionales. Para producción empresarial hoy, .NET y Python son las opciones más seguras salvo que tengas un motivo concreto para usar Go.

¿Tengo que migrar mi aplicación de Semantic Kernel o AutoGen ahora mismo?

No con urgencia, pero planifícalo. Lo existente sigue funcionando y Microsoft publica guías de migración de ambos. Mi regla: migra lo que vayas a seguir ejecutando dentro de un año y arranca todo proyecto nuevo en Agent Framework. Como las abstracciones encajan de cerca, la migración suele ser menos costosa que una reescritura.

¿En qué se diferencia de Copilot Studio?

Copilot Studio es un entorno de bajo código para agentes que gobierna negocio dentro de Microsoft 365; Agent Framework es un SDK de código para desarrolladores que necesitan control total sobre la lógica multiagente, el estado y las herramientas. Si un equipo de negocio es el dueño y no necesita código a medida, Copilot Studio. Si un equipo de ingeniería construye un agente de producto, Agent Framework. Por qué esto cambia el juego lo desarrollo en agentes de IA en Microsoft 365.

¿Funciona con Azure AI Foundry?

Sí. Agent Framework se conecta a Microsoft Foundry como proveedor de modelos y agentes, junto a Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic y Ollama. Puedes construir en código con el framework y ejecutar los modelos y controles de empresa desde Foundry, o elegir el servicio gestionado cuando prefieras no hospedar tú la orquestación.