Come iniziare con Microsoft Agent Framework: guida passo passo

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bentornato sul blog del podcast! Se hai seguito i nostri ultimi episodi, sai che il mondo dell'intelligenza artificiale sta passando rapidamente da semplici interfacce di chat a sistemi autonomi e sofisticati. Non ci limitiamo più a chiedere a un modello di completare un singolo prompt: orchestriamo team di collaboratori digitali capaci di ragionare, pianificare ed eseguire attività su più passagg

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Bentornato sul blog del podcast! Se hai seguito i nostri ultimi episodi, sai che il mondo dell'intelligenza artificiale sta passando rapidamente da semplici interfacce di chat a sistemi autonomi e sofisticati. Non ci limitiamo più a chiedere a un modello di completare un singolo prompt: orchestriamo team di collaboratori digitali capaci di ragionare, pianificare ed eseguire attività su più passaggi. Per colmare il divario tra prompt engineering sperimentale e implementazioni di livello enterprise, Microsoft ha introdotto un set di strumenti che cambia le regole del gioco. In questo post vedremo nel dettaglio come metterti subito al lavoro con questa tecnologia, dalla configurazione iniziale fino all'esecuzione del primo workflow autonomo.

Prima di passare alla guida tecnica, se vuoi una base solida sui concetti di fondo, ascolta il nostro episodio dedicato, Microsoft Agent Framework - Simply Explained. L'episodio illustra dove si collocano questi strumenti all'interno dell'ecosistema Microsoft più ampio, così avrai il contesto strategico prima di scrivere le prime righe di codice.

Introduzione a Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework è un'architettura aperta e multilinguaggio, progettata specificamente per creare agenti AI di livello produttivo e workflow collaborativi multi-agente. A differenza delle tradizionali applicazioni di chat, basate interamente su una dinamica lineare di domanda e risposta, questo framework permette agli sviluppatori di costruire componenti runtime a lunga durata. Questi componenti usano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per interpretare gli input degli utenti, invocare strumenti esterni, mantenere stati di sessione persistenti e generare risposte molto accurate.

Alla base, il framework risolve una sfida architetturale importante: come far lavorare insieme più entità AI in modo fluido. Grazie al coordinamento modulare, a workflow deterministici e al supporto del Model Context Protocol (MCP), gli sviluppatori possono costruire sistemi in cui agenti specializzati, come un ricercatore, un analista e un project manager, collaborano in autonomia. Che tu stia realizzando bot per il supporto clienti, assistenti automatici per lo sviluppo o motori complessi di processi aziendali, avere un framework strutturato e con stato è essenziale per mantenere le tue applicazioni affidabili, sicure e scalabili.

Passaggio 1: configurazione del repository

Ogni percorso di sviluppo di successo inizia con un'area di lavoro pulita e la configurazione corretta dell'ambiente. Per avviare il primo progetto con Microsoft Agent Framework, il primo passo è configurare il repository di sviluppo locale.

Per prima cosa, dovrai clonare il repository di laboratorio ufficiale disponibile nelle guide introduttive. Apri il terminale o la riga di comando e scarica il codice sorgente. Una volta clonato il repository, la priorità immediata è verificare l'ambiente di programmazione. Il framework supporta principalmente Python e .NET, quindi assicurati di usare una versione compatibile del runtime scelto, in genere Python 3.10 o successiva per gli sviluppatori Python, oppure l'ultima versione di .NET SDK per gli sviluppatori enterprise.

All'interno del repository, individua il file dei requisiti o il file di configurazione del progetto. Crea un ambiente virtuale per isolare le dipendenze e installa i pacchetti richiesti. Dedicare tempo a configurare correttamente l'area di lavoro locale ora ti eviterà fastidiosi conflitti di dipendenze in seguito, quando inizierai a integrare client di modelli avanzati e componenti middleware.

Passaggio 2: configurazione di Azure AI Foundry

Una volta che il repository locale è pronto, devi collegare l'ambiente locale all'infrastruttura cloud che alimenterà i motori di ragionamento dei tuoi agenti. È qui che entra in gioco Azure AI Foundry.

Accedi al portale di Azure e vai ad Azure AI Foundry. Qui dovrai creare una nuova risorsa e uno spazio di progetto dedicato al tuo workflow di agenti. Organizzare il lavoro in un progetto specifico ti aiuta a gestire le autorizzazioni, tenere traccia dell'utilizzo dei token e monitorare in modo efficace i percorsi di esecuzione del tuo agente.

Dopo aver creato il progetto, devi distribuire i modelli e i servizi di base necessari. A seconda del caso d'uso, ti conviene predisporre LLM robusti, come i modelli GPT avanzati, in grado di gestire ragionamenti complessi, gestione dello stato e chiamate agli strumenti. Inoltre, dovresti configurare un Azure Search Service in questo ambiente. Questo servizio di ricerca è il pilastro delle capacità di recupero dei dati dell'agente: gli permette di analizzare in modo sicuro i dati aziendali e di fornire alla sessione dell'agente il contesto pertinente.

Passo 3: collegare Bing Search per il grounding

Un agente IA vale solo quanto le informazioni a cui riesce ad accedere. I dati aziendali interni sono fondamentali, ma molti flussi di lavoro richiedono conoscenze aggiornate e reali che si trovano sul web aperto. Per ottenerle, devi fornire ai tuoi agenti meccanismi di grounding affidabili.

In questo passaggio della configurazione del progetto, colleghi Bing Search al progetto di Azure AI Foundry. Integrando l'API di Bing Search come risorsa di strumento, dai ai tuoi agenti la capacità di interrogare dinamicamente il web quando la richiesta di un utente richiede informazioni in tempo reale.

Per configurare questa connessione, occorre inserire le credenziali di ricerca nelle variabili di ambiente o nei file di configurazione, in modo che i client del modello possano richiamare lo strumento di ricerca senza interruzioni durante l'esecuzione. Quando un agente riceve una query a cui non può rispondere con i propri pesi interni o con l'indice aziendale locale, formula una query di ricerca, recupera i risultati in tempo reale, sintetizza le informazioni e fornisce all'utente una risposta accurata e ancorata ai dati recuperati. Questa capacità trasforma un chatbot standard in un assistente dinamico in grado di svolgere ricerche.

Test del primo flusso di lavoro dell'agente

Con il repository configurato, Azure AI Foundry distribuito e il grounding di Bing Search collegato, sei finalmente pronto a creare e testare il tuo primo flusso di lavoro dell'agente.

Inizia scrivendo un semplice script che inizializza una sessione dell'agente, definisce un modello di prompt di base e registra lo strumento di ricerca. Puoi sfruttare il debugger visivo DevUI integrato nel framework per visualizzare il flusso di lavoro in tempo reale. Questa interfaccia grafica è preziosissima in fase di test: ti permette di osservare come l'agente interpreta l'input, quali strumenti decide di richiamare e come gestisce lo stato nel corso di più turni di esecuzione.

Esegui una query di prova che richieda sia un ragionamento interno sia il recupero da fonti esterne. Osserva i log della console o DevUI per verificare che l'agente attraversi correttamente i passaggi del flusso di lavoro, esegua la chiamata a Bing Search e formatti in modo pulito l'output finale. Se si verificano errori, le funzionalità di checkpointing e di tracciamento dello stato del framework ti aiuteranno a individuare esattamente il punto in cui l'esecuzione ha deviato dal percorso previsto.

Prossimi passi e risorse di approfondimento

Congratulazioni! Configurando il repository, impostando Azure AI Foundry e integrando il grounding di Bing Search, hai compiuto i primi passi importanti nello sviluppo di IA di livello enterprise con Microsoft Agent Framework. Ma questo è solo l'inizio.

Man mano che prosegui, sperimenta i pattern di orchestrazione multi-agente. Prova a introdurre un secondo agente nel flusso di lavoro, ad esempio un agente revisore che controlla l'output dell'agente ricercatore principale prima di inviare la risposta finale all'utente. Approfondisci la documentazione ufficiale Microsoft per esplorare i protocolli di comunicazione Agent-to-Agent (A2A) e il Model Context Protocol (MCP), così da estendere ulteriormente le capacità dei tuoi agenti.

Per approfondire e assicurarti di costruire sistemi sicuri, conformi e altamente produttivi, ascolta la nostra analisi audio completa sull'argomento visitando l'episodio del podcast Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Buon coding e ci vediamo nel prossimo episodio!