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Microsoft Agent Framework tiene integraciones con muchos servicios, herramientas y protocolos diferentes.
Explorar por proveedor
| Provider | Áreas de integración |
|---|---|
| Microsoft Foundry | Modelos, agentes administrados, herramientas, RAG, memoria, evaluación, observabilidad, modelos locales y agentes hospedados |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI, Búsqueda de Azure AI, Azure Cosmos DB, Azure Content Understanding, Microsoft Purview, Azure Monitor y Azure Functions |
| OpenAI | Inferencia de modelos, herramientas hospedadas, ChatKit y puntos de conexión compatibles con OpenAI |
| Antrópica | Modelos de Claude, el SDK del agente de Claude, Foundry, Bedrock y vertex AI |
| Amazon Web Services | Amazon Bedrock y Anthropic Claude en Bedrock |
| Google Gemini y Anthropic Claude en Vertex AI | |
| Ollama | Inferencia del modelo local a través de clientes nativos y compatibles con OpenAI |
| Mistral | Representaciones vectoriales de texto de Mistral |
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Integraciones de UI Framework
| Marco de interfaz de usuario | Estado del lanzamiento |
|---|---|
| AG-UI | Preview |
| ChatKit | Preview |
| DevUI | Preview |
Integraciones de middleware
Integraciones de evaluación
Almacenes de vectores
Microsoft Agent Framework admite la integración con muchos almacenes vectoriales diferentes. Estos pueden ser útiles para realizar recuperación de generación aumentada (RAG) o almacenamiento de memorias.
Para integrarse con almacenes de vectores, nos basamos en el 📦Microsoft. Extensions.VectorData.Abstractions paquete que proporciona una capa unificada de abstracciones para interactuar con almacenes de vectores en .NET. Estas abstracciones permiten escribir código simple y de alto nivel en una sola API y intercambiar el almacén de vectores subyacente con cambios mínimos en la aplicación. Donde los componentes de Agent Framework dependen de un almacén de vectores, usan estas abstracciones para permitirle elegir su implementación preferida.
Tip
Consulte la documentación Vector database for .NET AI apps para obtener más información sobre cómo ingerir datos en un almacén de vectores, generar incrustaciones y realizar búsquedas vectoriales o híbridas.
Implementaciones de abstracción del almacenamiento de vectores
| Implementation | C# | Usa el SDK oficialmente compatible | Mantenedor o proveedor |
|---|---|---|---|
| Búsqueda de Azure AI | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB para MongoDB (vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB No SQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elastic |
| En memoria | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Postgres Neon sin servidor | Uso del conector de Postgres | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| Pinecone | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Redis | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Volátil (en memoria) | En desuso (usar In-Memory) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
Important
Las implementaciones de la abstracción del almacén de vectores se construyen a partir de diversas fuentes. No todos los conectores se mantienen por Microsoft. Al considerar una implementación, asegúrese de evaluar la calidad, las licencias, el soporte técnico, etc. para asegurarse de que cumplen sus requisitos. Asegúrese también de revisar la documentación de cada proveedor para obtener información detallada de compatibilidad de versiones.
Important
Algunas implementaciones usan internamente SDK de base de datos que no son compatibles oficialmente con Microsoft o por el proveedor de base de datos. La columna usa SDK oficialmente admitidos, lista cuáles están utilizando SDK oficialmente compatibles y cuáles no.
Agent Framework admite el uso de colecciones VectorStore de Kernel semántico para proporcionar funcionalidades de almacenamiento vectorial a los agentes. Consulte la documentación de conectores de almacenamiento de vectores para aprender a configurar diferentes colecciones de almacenamiento vectorial. Consulte Creación de una herramienta de búsqueda desde un VectorStore para obtener más información sobre cómo usarlas para RAG.
Note
La compatibilidad con go para esta característica estará disponible próximamente. Consulte el repositorio de Agent Framework Go para obtener el estado más reciente.