Aan de slag met het Microsoft Agent Framework: een stapsgewijze gids

By Mirko Peters · 2026-08-13

Welkom terug bij de podcastblog! Als je onze recente afleveringen volgt, weet je dat de wereld van kunstmatige intelligentie snel verschuift van eenvoudige chatinterfaces naar geavanceerde, autonome systemen. We vragen een model niet langer alleen om één prompt af te handelen; we sturen teams van digitale medewerkers aan die kunnen redeneren, plannen en taken uitvoeren die uit meerdere stappen bes

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Welkom terug bij de podcastblog! Als je onze recente afleveringen volgt, weet je dat de wereld van kunstmatige intelligentie snel verschuift van eenvoudige chatinterfaces naar geavanceerde, autonome systemen. We vragen een model niet langer alleen om één prompt af te handelen; we sturen teams van digitale medewerkers aan die kunnen redeneren, plannen en taken uitvoeren die uit meerdere stappen bestaan. Om de kloof tussen experimentele prompt engineering en implementatie op enterprise-niveau te overbruggen, heeft Microsoft een toolset geïntroduceerd die het spel verandert. In deze post duiken we diep in deze technologie, van de eerste installatie tot het uitvoeren van je allereerste autonome workflow.

Voordat we aan de technische walkthrough beginnen, raden we je aan om, als je een fundamenteel begrip wilt van de onderliggende concepten, onze podcastaflevering Microsoft Agent Framework - Simply Explained te beluisteren. Die aflevering legt uit waar deze tools passen binnen het bredere Microsoft-ecosysteem, zodat je de strategische context hebt voordat je je eerste regels code schrijft.

Introductie tot het Microsoft Agent Framework

Het Microsoft Agent Framework is een open, meertalige architectuur die specifiek is ontworpen voor het bouwen van AI-agents en samenwerkende multi-agent-workflows op productieniveau. Anders dan traditionele chattoepassingen, die volledig steunen op een lineaire vraag-en-antwoorddynamiek, stelt dit framework ontwikkelaars in staat om langlopende runtimecomponenten te bouwen. Deze componenten gebruiken Large Language Models (LLM's) om gebruikersinvoer te interpreteren, externe tools aan te roepen, persistente sessiestatussen te bewaren en zeer nauwkeurige antwoorden te genereren.

In de kern lost het framework een belangrijke architectuuruitdaging op: hoe laat je meerdere AI-entiteiten naadloos samenwerken? Via modulaire coördinatie, deterministische workflows en ondersteuning voor het Model Context Protocol (MCP) kunnen ontwikkelaars systemen bouwen waarin gespecialiseerde agents, zoals een onderzoeker, een analist en een projectmanager, zelfstandig samenwerken. Of je nu klantenservicebots, geautomatiseerde ontwikkelassistenten of complexe bedrijfsprocesmotoren bouwt: een gestructureerd, stateful framework is essentieel om je applicaties betrouwbaar, veilig en schaalbaar te houden.

Stap 1: Repository instellen

Elke geslaagde codeertocht begint met een schone werkomgeving en de juiste omgevingsconfiguratie. Om je eerste project met het Microsoft Agent Framework te starten, is je eerste stap het instellen van je lokale ontwikkelrepository.

Allereerst moet je de officiële labrepository klonen die in de getting-startedgidsen wordt aangeboden. Open je terminal of opdrachtregelinterface en haal de broncode op. Zodra je de repository hebt gekloond, is je eerstvolgende prioriteit het controleren van je programmeeromgeving. Het framework ondersteunt primair Python en .NET, dus je moet zorgen dat je een compatibele versie van je gekozen runtime gebruikt: doorgaans Python 3.10 of hoger voor Python-ontwikkelaars, of de nieuwste .NET SDK voor enterprise-ontwikkelaars.

Zoek in de repository het requirements-bestand of het projectconfiguratiebestand. Maak een virtuele omgeving aan om je afhankelijkheden te isoleren en installeer de vereiste pakketten. Als je je lokale werkomgeving nu goed configureert, bespaar je jezelf later frustrerende afhankelijkheidsconflicten wanneer je geavanceerde modelclients en middleware-componenten gaat toevoegen.

Stap 2: Azure AI Foundry configureren

Zodra je lokale repository draait, moet je je lokale omgeving koppelen aan de cloudinfrastructuur die de redeneermotoren van je agents aandrijft. Hier komt Azure AI Foundry in beeld.

Meld je aan bij je Azure-portal en navigeer naar Azure AI Foundry. Hier maak je een nieuwe resource en een eigen projectomgeving aan voor je agentworkflow. Door je werk in een specifiek project te organiseren, beheer je machtigingen beter, houd je het tokengebruik bij en monitor je de uitvoeringspaden van je agent effectief.

Nadat je je project hebt aangemaakt, moet je de vereiste modellen en basisservices implementeren. Afhankelijk van je use case wil je krachtige LLM's inrichten – zoals geavanceerde GPT-modellen – die complexe redeneertaken, statebeheer en tool calling aankunnen. Daarnaast configureer je binnen deze omgeving een Azure Search Service. Deze zoekservice vormt de ruggengraat van de gegevensophaling van je agent: hij doorzoekt zakelijke gegevens veilig en levert relevante context terug aan de agentsessie.

Stap 3: Bing Search koppelen voor grounding

Een AI-agent is nooit beter dan de informatie waartoe hij toegang heeft. Interne bedrijfsgegevens zijn cruciaal, maar veel workflows vragen om actuele kennis uit de open webwereld. Daarvoor heb je betrouwbare grounding-mechanismen nodig voor je agents.

In deze stap van je projectopzet koppel je Bing Search aan je Azure AI Foundry-project. Door de Bing Search API als toolresource te integreren, geef je je agents de mogelijkheid om het web dynamisch te doorzoeken wanneer de vraag van een gebruiker actuele informatie vereist.

Voor deze koppeling koppel je je zoekcredentials in je omgevingsvariabelen of configuratiebestanden, zodat je modelclients de zoektool tijdens de uitvoering naadloos kunnen aanroepen. Wanneer een agent een vraag tegenkomt die hij niet kan beantwoorden met zijn interne gewichten of de lokale bedrijfsindex, formuleert hij een zoekopdracht, haalt hij live resultaten op, combineert hij de informatie en geeft hij een accuraat, onderbouwd antwoord aan de gebruiker. Hiermee verandert een gewone chatbot in een dynamische, onderzoeksgerichte assistent.

Je eerste agentworkflow testen

Met je repository ingesteld, Azure AI Foundry geïmplementeerd en Bing Search-grounding gekoppeld, ben je eindelijk klaar om je allereerste agentworkflow te bouwen en te testen.

Begin met een eenvoudig script dat een agentsessie initialiseert, een basis-prompttemplate definieert en je zoektool registreert. Je kunt de ingebouwde visuele DevUI-debugger van het framework gebruiken om je workflow in realtime te visualiseren. Deze grafische interface is erg waardevol tijdens de testfase: je ziet hoe de agent de invoer interpreteert, welke tools hij besluit aan te roepen en hoe hij de status over meerdere uitvoeringsbeurten beheert.

Voer een testvraag uit die zowel interne redenering als externe webopvraging vereist. Controleer de consolelogs of de DevUI om te verifiëren dat de agent correct door de workflowstappen gaat, de Bing Search-aanroep uitvoert en de uiteindelijke output netjes opmaakt. Als er fouten optreden, helpen de gedetailleerde checkpointing- en statustrackingfuncties van het framework je precies te vinden waar de uitvoering afweek.

Volgende stappen en aanvullende bronnen

Gefeliciteerd! Door je repository in te stellen, Azure AI Foundry te configureren en Bing Search-grounding te integreren, heb je je eerste belangrijke stappen gezet in enterprise-AI-ontwikkeling met het Microsoft Agent Framework. Maar dit is nog maar het begin.

Terwijl je verder gaat, kun je experimenteren met orchestratiepatronen voor meerdere agents. Probeer een tweede agent in je workflow op te nemen, bijvoorbeeld een reviewer-agent die de output van je primaire onderzoeksagent controleert voordat het uiteindelijke antwoord aan de gebruiker wordt geleverd. Duik in de officiële Microsoft-documentatie om het Agent-to-Agent (A2A)-communicatieprotocol en het Model Context Protocol (MCP) te verkennen, zodat je agents nog meer kunnen.

Om je begrip te verdiepen en ervoor te zorgen dat je veilige, compliant en zeer productieve systemen bouwt, kun je onze volledige audiobespreking van dit onderwerp beluisteren via de podcastaflevering Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Veel plezier met coden, en tot de volgende aflevering!