Premiers pas avec le Microsoft Agent Framework : guide pas à pas

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bienvenue sur le blog du podcast ! Si vous suivez nos récents épisodes, vous savez que le monde de l’intelligence artificielle évolue rapidement, passant des simples interfaces de conversation à des systèmes sophistiqués et autonomes …

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Bienvenue sur le blog du podcast ! Si vous suivez nos récents épisodes, vous savez que le monde de l’intelligence artificielle évolue rapidement, passant des simples interfaces de conversation à des systèmes sophistiqués et autonomes. Nous ne nous contentons plus de demander à un modèle de traiter une seule requête : nous orchestrons des équipes de collaborateurs numériques capables de raisonner, de planifier et d’exécuter des tâches en plusieurs étapes. Pour combler le fossé entre l’ingénierie expérimentale des prompts et un déploiement de niveau entreprise, Microsoft a introduit un ensemble d’outils qui change la donne. Dans cet article, nous allons nous plonger concrètement dans cette technologie, de la configuration initiale jusqu’à l’exécution de votre tout premier flux de travail autonome.

Avant d’aborder le pas-à-pas technique, si vous souhaitez une compréhension de base des concepts sous-jacents, n’hésitez pas à écouter notre épisode dédié du podcast, Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Cet épisode explique la place de ces outils dans l’écosystème Microsoft plus large, afin que vous disposiez du contexte stratégique avant d’écrire vos premières lignes de code.

Introduction au Microsoft Agent Framework

Le Microsoft Agent Framework est une architecture ouverte, multilingue, conçue spécifiquement pour créer des agents IA de niveau production et des flux de travail multi-agents collaboratifs. Contrairement aux applications de conversation traditionnelles, qui reposent entièrement sur un dialogue linéaire question-réponse, ce framework permet aux développeurs de construire des composants d’exécution durables. Ces composants utilisent de grands modèles de langage (LLM) pour interpréter les saisies utilisateur, invoquer des outils externes, conserver des états de session persistants et générer des réponses très précises.

Au cœur du framework, on trouve la résolution d’un problème d’architecture majeur : comment faire travailler ensemble plusieurs entités d’IA de manière fluide. Grâce à une coordination modulaire, à des flux de travail déterministes et à la prise en charge du Model Context Protocol (MCP), les développeurs peuvent concevoir des systèmes dans lesquels des agents spécialisés (un chercheur, un analyste et un chef de projet, par exemple) collaborent de manière autonome. Qu’il s’agisse de bots de support client, d’assistants de développement automatisés ou de moteurs de processus métier complexes, disposer d’un framework structuré et avec état est indispensable pour garantir la fiabilité, la sécurité et l’évolutivité de vos applications.

Étape 1 : configuration du dépôt

Tout projet de développement réussi commence par un espace de travail propre et un environnement correctement configuré. Pour démarrer votre premier projet avec le Microsoft Agent Framework, la première étape consiste à configurer votre dépôt de développement local.

Commencez par cloner le dépôt de laboratoire officiel proposé dans les guides de démarrage. Ouvrez votre terminal ou votre interface en ligne de commande et récupérez le code source. Une fois le dépôt cloné, votre priorité immédiate est de vérifier votre environnement de programmation. Le framework prend principalement en charge Python et .NET ; assurez-vous donc d’utiliser une version compatible de l’environnement d’exécution choisi, généralement Python 3.10 ou une version ultérieure pour les développeurs Python, ou le dernier SDK .NET pour les développeurs d’entreprise.

Dans le dépôt, repérez le fichier des exigences ou le fichier de configuration du projet. Créez un environnement virtuel pour isoler vos dépendances, puis installez les packages requis. Prendre le temps de bien configurer votre espace de travail local dès maintenant vous évitera des conflits de dépendances pénibles par la suite, lorsque vous commencerez à intégrer des clients de modèles avancés et des composants middleware.

Étape 2 : configuration d’Azure AI Foundry

Une fois votre dépôt local opérationnel, vous devez connecter votre environnement local à l’infrastructure cloud qui alimentera les moteurs de raisonnement de vos agents. C’est là qu’intervient Azure AI Foundry.

Connectez-vous au portail Azure et accédez à Azure AI Foundry. Vous devrez y créer une nouvelle ressource ainsi qu’un espace de projet dédié à votre flux de travail d’agents. Organiser votre travail dans un projet spécifique vous aide à gérer les autorisations, à suivre la consommation de jetons et à surveiller efficacement les chemins d’exécution de votre agent.

Après avoir créé votre projet, vous devez déployer les modèles requis et les services de base. Selon votre cas d’usage, vous voudrez provisionner des LLM robustes, comme les modèles GPT avancés, capables de gérer des raisonnements complexes, la gestion d’état et l’appel d’outils. Vous devez également configurer un Azure Search Service dans cet environnement. Ce service de recherche constitue la colonne vertébrale des capacités de récupération de données de votre agent : il lui permet d’analyser les données d’entreprise en toute sécurité et de réinjecter le contexte pertinent dans la session de l’agent.

Étape 3 : connecter Bing Search pour l’ancrage des réponses

Un agent IA n’est aussi bon que les informations auxquelles il peut accéder. Si les données internes de l’entreprise sont essentielles, de nombreux flux de travail exigent des connaissances à jour, issues du web ouvert. Pour y parvenir, vous devez doter vos agents de mécanismes d’ancrage fiables.

Dans cette étape de configuration de votre projet, vous allez connecter Bing Search à votre projet Azure AI Foundry. En intégrant l’API Bing Search comme ressource d’outil, vous donnez à vos agents la capacité d’interroger le web de manière dynamique lorsqu’une demande de l’utilisateur nécessite des informations en temps réel.

La configuration de cette connexion consiste à lier vos identifiants de recherche aux variables d’environnement ou aux fichiers de configuration, afin que vos clients de modèle puissent invoquer l’outil de recherche sans accroc pendant l’exécution. Lorsqu’un agent rencontre une requête à laquelle il ne peut pas répondre à partir de ses poids internes ou de son index d’entreprise local, il formule une requête de recherche, récupère les résultats en direct, synthétise l’information et fournit à l’utilisateur une réponse exacte et ancrée. Cette capacité transforme un chatbot classique en un assistant dynamique, capable de mener des recherches.

Tester votre premier flux de travail d’agent

Une fois votre dépôt configuré, Azure AI Foundry déployé et l’ancrage Bing Search connecté, vous êtes enfin prêt à construire et tester votre tout premier flux de travail d’agent.

Commencez par écrire un script simple qui initialise une session d’agent, définit un modèle de prompt de base et enregistre votre outil de recherche. Vous pouvez vous appuyer sur le débogueur visuel DevUI intégré au framework pour visualiser votre flux de travail en temps réel. Cette interface graphique est un atout précieux pendant la phase de test : elle vous permet d’observer comment l’agent interprète l’entrée, quels outils il décide d’appeler et comment il gère l’état sur plusieurs tours d’exécution.

Exécutez une requête de test qui fait appel à la fois à un raisonnement interne et à une récupération externe sur le web. Consultez les journaux de la console ou DevUI pour vérifier que l’agent franchit correctement les étapes du flux de travail, exécute l’appel à Bing Search et met en forme la réponse finale. En cas d’erreur, les fonctions détaillées de points de contrôle et de suivi d’état du framework vous aideront à identifier précisément l’endroit où l’exécution a dérapé.

Prochaines étapes et ressources complémentaires

Félicitations ! En configurant votre dépôt, en paramétrant Azure AI Foundry et en intégrant l’ancrage Bing Search, vous avez franchi vos premières grandes étapes dans le développement d’IA de niveau entreprise avec le Microsoft Agent Framework. Mais ce n’est qu’un début.

Au fil de votre progression, expérimentez des modèles d’orchestration multi-agents. Essayez d’introduire un second agent dans votre flux de travail, par exemple un agent relecteur qui vérifie la sortie de votre agent chercheur principal avant de transmettre la réponse finale à l’utilisateur. Consultez la documentation officielle de Microsoft pour explorer les protocoles de communication Agent-to-Agent (A2A) et le Model Context Protocol (MCP), afin d’étendre encore les capacités de vos agents.

Pour approfondir votre compréhension et vous assurer de concevoir des systèmes sécurisés, conformes et très productifs, écoutez notre analyse audio complète du sujet en visitant l’épisode de podcast Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Bon codage, et rendez-vous dans le prochain épisode !