Primeiros passos com o Microsoft Agent Framework: um guia passo a passo

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bem-vindo de volta ao blog do podcast! Se você tem acompanhado nossos episódios recentes, sabe que o mundo da inteligência artificial está migrando rapidamente de simples interfaces de chat para sistemas sofisticados e autônomos…

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Bem-vindo de volta ao blog do podcast! Se você tem acompanhado nossos episódios recentes, sabe que o mundo da inteligência artificial está migrando rapidamente de simples interfaces de chat para sistemas sofisticados e autônomos. Não nos limitamos mais a pedir que um modelo complete um único prompt; agora orquestramos equipes de trabalhadores digitais capazes de raciocinar, planejar e executar tarefas com várias etapas. Para preencher a lacuna entre a engenharia de prompts experimental e a implantação em nível corporativo, a Microsoft lançou um conjunto de ferramentas que muda o jogo. Neste post, vamos mergulhar fundo em como colocar a mão na massa com essa tecnologia, desde a configuração inicial até a execução do seu primeiro fluxo de trabalho autônomo.

Antes de partirmos para o passo a passo técnico, se você quiser um entendimento fundamental dos conceitos por trás de tudo isso, não deixe de ouvir nosso episódio dedicado do podcast, Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Esse episódio explica onde essas ferramentas se encaixam no ecossistema mais amplo da Microsoft, para que você tenha o contexto estratégico antes de escrever suas primeiras linhas de código.

Introdução ao Microsoft Agent Framework

O Microsoft Agent Framework é uma arquitetura aberta e multilinguagem, projetada especificamente para criar agentes de IA de nível de produção e fluxos de trabalho colaborativos com múltiplos agentes. Diferentemente das aplicações de chat tradicionais, que dependem totalmente de uma dinâmica linear de pergunta e resposta, esse framework permite que desenvolvedores criem componentes de runtime de longa duração. Esses componentes usam Large Language Models (LLMs) para interpretar as entradas do usuário, invocar ferramentas externas, manter estados de sessão persistentes e gerar respostas altamente precisas.

Em sua essência, o framework resolve um grande desafio de arquitetura: como fazer com que várias entidades de IA trabalhem juntas de forma integrada. Por meio de coordenação modular, fluxos de trabalho determinísticos e suporte ao Model Context Protocol (MCP), os desenvolvedores podem construir sistemas nos quais agentes especializados, como um pesquisador, um analista e um gerente de projeto, colaboram de forma autônoma. Seja você um desenvolvedor de bots de suporte ao cliente, de assistentes automatizados de desenvolvimento ou de motores complexos de processos de negócio, ter um framework estruturado e com estado é essencial para manter suas aplicações confiáveis, seguras e escaláveis.

Etapa 1: configuração do repositório

Toda jornada de programação bem-sucedida começa com um espaço de trabalho limpo e as configurações de ambiente corretas. Para iniciar seu primeiro projeto com o Microsoft Agent Framework, o primeiro passo é configurar seu repositório de desenvolvimento local.

Primeiro, você precisará clonar o repositório oficial de laboratório disponibilizado nos guias de primeiros passos. Abra seu terminal ou interface de linha de comando e baixe o código-fonte. Depois de clonar o repositório, sua prioridade imediata é verificar o ambiente de programação. O framework oferece suporte principalmente a Python e .NET, então você deve garantir que está executando uma versão compatível do runtime escolhido: normalmente Python 3.10 ou superior para desenvolvedores Python, ou o SDK .NET mais recente para desenvolvedores corporativos.

Dentro do repositório, localize o arquivo de requisitos ou o arquivo de configuração do projeto. Crie um ambiente virtual para isolar suas dependências e instale os pacotes necessários. Dedicar tempo para configurar corretamente seu espaço de trabalho local agora vai poupar você de conflitos de dependência frustrantes no futuro, quando começar a incluir clientes de modelo avançados e componentes de middleware.

Etapa 2: configuração do Azure AI Foundry

Assim que seu repositório local estiver funcionando, você precisa conectar seu ambiente local à infraestrutura em nuvem que vai alimentar os mecanismos de raciocínio dos seus agentes. É aqui que entra o Azure AI Foundry.

Faça login no seu portal do Azure e navegue até o Azure AI Foundry. Lá, você precisará criar um novo recurso e um espaço de projeto dedicado para o seu fluxo de trabalho de agentes. Organizar seu trabalho em um projeto específico ajuda você a gerenciar permissões, acompanhar o uso de tokens e monitorar com eficiência os caminhos de execução do seu agente.

Depois de criar seu projeto, você precisa implantar os modelos necessários e os serviços fundamentais. Dependendo do seu caso de uso, você vai querer provisionar LLMs robustos, como os modelos GPT avançados, capazes de lidar com raciocínio complexo, gerenciamento de estado e chamada de ferramentas. Além disso, você deve configurar um Azure Search Service nesse ambiente. Esse serviço de busca é a base para a capacidade de recuperação de dados do seu agente, permitindo que ele analise dados corporativos com segurança e devolva o contexto relevante para a sessão do agente.

Etapa 3: conectando o Bing Search para ancoragem (grounding)

Um agente de IA só é tão bom quanto as informações a que ele consegue acessar. Embora os dados corporativos internos sejam essenciais, muitos fluxos de trabalho exigem conhecimento atualizado do mundo real, que está na web aberta. Para isso, você precisa fornecer aos seus agentes mecanismos de ancoragem confiáveis.

Nesta etapa da configuração do projeto, você vai conectar o Bing Search ao seu projeto do Azure AI Foundry. Ao integrar a API do Bing Search como um recurso de ferramenta, você dá aos seus agentes a capacidade de consultar a web dinamicamente quando a solicitação de um usuário exigir informações em tempo real.

Configurar essa conexão envolve vincular suas credenciais de busca às variáveis de ambiente ou aos arquivos de configuração, para que os clientes do seu modelo possam invocar a ferramenta de busca sem problemas durante a execução. Quando um agente encontra uma consulta que não consegue responder usando seus pesos internos ou o índice corporativo local, ele formula uma consulta de busca, obtém os resultados ao vivo, sintetiza as informações e entrega uma resposta precisa e fundamentada ao usuário. Essa capacidade transforma um chatbot comum em um assistente dinâmico e capaz de pesquisar.

Testando seu primeiro fluxo de trabalho de agente

Com o repositório configurado, o Azure AI Foundry implantado e a ancoragem com o Bing Search conectada, você finalmente está pronto para criar e testar seu primeiro fluxo de trabalho de agente.

Comece escrevendo um script simples que inicializa uma sessão de agente, define um modelo de prompt básico e registra sua ferramenta de busca. Você pode usar o depurador visual DevUI integrado ao framework para acompanhar seu fluxo de trabalho em tempo real. Essa interface gráfica é um recurso excelente na fase de testes: ela permite observar como o agente interpreta a entrada, quais ferramentas decide chamar e como gerencia o estado ao longo de vários turnos de execução.

Execute uma consulta de teste que exija tanto raciocínio interno quanto recuperação externa na web. Observe os logs do console ou o DevUI para verificar se o agente passa com sucesso pelas etapas do fluxo de trabalho, executa a chamada ao Bing Search e formata a saída final de forma limpa. Se surgirem erros, os recursos detalhados de checkpoint e rastreamento de estado do framework ajudarão a identificar exatamente onde a execução saiu do caminho esperado.

Próximos passos e recursos adicionais

Parabéns! Ao configurar seu repositório, configurar o Azure AI Foundry e integrar a ancoragem com o Bing Search, você deu seus primeiros passos importantes no desenvolvimento de IA de nível corporativo com o Microsoft Agent Framework. Mas isso é apenas o começo.

À medida que você avança, experimente padrões de orquestração com vários agentes. Tente incluir um segundo agente no fluxo de trabalho, como um agente revisor que verifica a saída do seu agente pesquisador principal antes de entregar a resposta final ao usuário. Consulte a documentação oficial da Microsoft para explorar os protocolos de comunicação Agent-to-Agent (A2A) e o Model Context Protocol (MCP), ampliando ainda mais os recursos dos seus agentes.

Para aprofundar seu entendimento e garantir que você esteja criando sistemas seguros, em conformidade e altamente produtivos, não deixe de ouvir nossa análise em áudio completa sobre o tema, disponível no episódio do podcast Microsoft Agent Framework - Simply Explained. Bons códigos, e nos vemos no próximo episódio!