Semantic Kernel + AutoGen = Microsoft Agent Framework -- Was das für M365-Entwickler bedeutet

Wenn du im letzten Jahr mit Semantic Kernel gebaut hast, hattest du wahrscheinlich irgendwann den Moment, wo du dir AutoGen angeschaut und gedacht hast: “Moment, sollt ich das verwenden?” Und wenn du mit AutoGen für Multi-Agent-Szenarien angefangen hast, bist du wahrscheinlich an einer Stelle angestanden und hast dir gedacht: “Hätt ich gern die Production-Features von Semantic Kernel.”

Microsoft hat beides gehört. Am 1. Oktober haben sie das Microsoft Agent Framework angekündigt – ein neues Open Source Framework, das Semantic Kernel und AutoGen in ein einziges SDK zusammenführt. Microsofts offizieller Foundry-Blogpost beschreibt die Vision, und das Visual Studio Magazine hat es am selben Tag aufgegriffen. Es ist jetzt in der Public Preview, mit 1.0 GA geplant für Ende Q1 2026.

Schauen wir uns an, was das bedeutet und was du konkret tun solltest.

Warum Microsoft zwei Frameworks zusammengelegt hat

Die ehrliche Version: zwei AI Agent Frameworks von derselben Firma zu haben, war verwirrend. Semantic Kernel war das Enterprise-Grade, Production-Ready SDK – gut für den Bau einzelner Agents mit Plugins, Function Calling und Telemetry. AutoGen kam aus Microsoft Research und war der Multi-Agent-Pionier – super für die Orchestrierung von Gesprächen zwischen mehreren AI Agents.

Das Problem? Entwickler mussten sich ständig entscheiden. Oder noch schlimmer, sie haben versucht, beides zusammenzukleben. Microsofts eigener Blogpost hat es zusammengefasst: Entwickler fragten “warum können wir nicht beides haben – die Innovation von AutoGen und die Stabilität von Semantic Kernel – in einem einheitlichen Framework?”

Also haben sie genau das gebaut. Shawn Henrys Semantic Kernel Blogpost legt den offiziellen Transitionsplan und die Support-Zusagen im Detail dar.

Wie das Microsoft Agent Framework aussieht

Das neue Framework ist Open Source unter der MIT-Lizenz, unterstützt Python und .NET (C#) und lebt auf github.com/microsoft/agent-framework.

Es bringt zusammen: AutoGens Agent Abstractions (das composable Agent Model, das Multi-Agent Patterns zugänglich gemacht hat), Semantic Kernels Enterprise-Backbone (Session-basiertes State Management, Type Safety, Middleware Pipelines, OpenTelemetry Observability) und ein neues Graph-basiertes Workflow Orchestration System, mit dem du explizite Multi-Agent Workflows definieren kannst, statt dich auf freie Agent-Gespräche zu verlassen.

Es gibt zwei Orchestration Modes:

1. Agent Orchestration – LLM-gesteuert, wo das Modell entscheidet, welcher Agent was übernimmt. Gut für kreatives Reasoning und offene Problemlösung.
2. Workflow Orchestration – deterministisch, Business-Logic-gesteuerte Flows, wo du genau definierst, welcher Agent was wann macht. Gut für Enterprise-Prozesse, die Vorhersagbarkeit brauchen.

Außerdem bekommst du Built-in Support für MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) Messaging und OpenAPI-first Design. Pluggable Memory Backends sind dabei – Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch und Postgres funktionieren alle out of the box.

Und dann gibt es Human-in-the-Loop Approval Workflows und Long-Running Durability mit Pause und Resume. Das sind die Features, die du für Enterprise Deployments tatsächlich brauchst, nicht nur für Demos.

Die Timeline: was passiert mit Semantic Kernel und AutoGen

Das ist der Teil, der zählt, wenn du bestehenden Code hast.

Semantic Kernel v1.x geht in den Maintenance Mode. Microsoft wird weiterhin kritische Bugfixes und Security Updates liefern, mindestens ein Jahr nachdem das Agent Framework GA erreicht. Manche Semantic Kernel Features, die in Preview waren, werden noch auf GA promoted. Aber neue Feature-Entwicklung geht ins Agent Framework.

AutoGen folgt einem ähnlichen Pfad. Es bleibt Open Source und bekommt kritische Fixes, aber alles neue Investment geht ins Agent Framework.

Microsoft positioniert das Agent Framework im Grunde als “Semantic Kernel v2.0” – selbes Team, selbe Philosophie, nur mit AutoGens Multi-Agent-Sachen integriert.

Das GA-Ziel ist Ende Q1 2026. Das Framework hat bereits den Release Candidate Status für .NET und Python erreicht, die API Surface gilt also als stabil. Breaking Changes sollten ab hier minimal sein.

Auswirkungen auf deine bestehenden Semantic Kernel Projekte

Wenn du Semantic Kernel aktuell in Production laufen hast: entspann dich. Es bricht nichts. Dein Code läuft weiter und du bekommst weiterhin Security Patches.

Aber du solltest anfangen, über Migration nachzudenken. Microsoft hat offizielle Migration Guides für .NET und Python im Agent Framework GitHub Repo veröffentlicht. Kurzfassung: du ersetzt Kernel- und Plugin-Patterns durch die neuen Agent- und Tool-Abstractions. Die Konzepte mappen recht sauber – wenn du weißt, wie Kernel und Plugins funktionieren, werden dir Agent und Tool vertraut vorkommen.

Hier ist Microsofts eigene Empfehlung, was du jetzt tun solltest:

• Bestehende Production-Projekte: weiter auf Semantic Kernel laufen lassen. Kein Stress.
• Neue Projekte, die schnell raus müssen: du kannst immer noch mit Semantic Kernel starten. Es funktioniert, ist stabil und dokumentiert.
• Neue Projekte mit flexiblen Timelines: starte mit dem Agent Framework. Sei der Kurve voraus.
• Neue Projekte, die Multi-Agent Orchestration brauchen: definitiv mit dem Agent Framework starten. Das ist der Grund, warum das Framework existiert.

Auswirkungen auf deine AutoGen Multi-Agent-Szenarien

Wenn du AutoGen verwendet hast, ist die Migration eigentlich recht smooth. Das Single-Agent Interface des Agent Frameworks ist fast identisch mit AutoGens AssistantAgent. Du mappst das auf den neuen ChatAgent und bekommst Conversation Thread Management, Middleware und Hosted Tools obendrauf.

Die größte Änderung ist die Workflow API. Wenn du komplexe Multi-Agent Orchestration in AutoGen hattest, schau dir das neue Graph-basierte Workflow System an. Es ist expliziter und mächtiger als AutoGens Conversational Patterns, erfordert aber ein Umdenken, wie deine Agents koordinieren.

Wie das in den M365 Copilot Extensibility Stack passt

Die M365-Leute sollten hier aufpassen.

Wenn du Custom Engine Agents für Microsoft 365 Copilot baust – der Pro-Code-Weg, wo du deine eigene Orchestration mitbringst – ist das Agent Framework jetzt die empfohlene Basis. Es sitzt dort, wo früher Semantic Kernel oder LangChain saß: dein Orchestration Layer, der Tool Calling, Agent Logic und LLM Interactions handhabt, während das M365 Agents SDK die Channel Integration übernimmt (Teams, Outlook, Copilot Surface).

Microsoft war explizit zum Convergence Plan: das Agent Framework, das M365 Agents SDK und der Azure AI Foundry Agent Service bewegen sich auf ein einheitliches Set von Abstractions zu, für Building, Deploying und Publishing von Agents über Microsoft 365 Copilot und andere Channels.

Für Declarative Agents (der Config-as-Code-Ansatz) ändert sich wenig. Die laufen weiterhin auf Microsofts Orchestrator. Aber wenn du an die Grenzen von Declarative Agents stößt und überlegst, auf Custom Engine Agents umzusteigen, ist das Agent Framework ein besserer Startpunkt als früher rohes Semantic Kernel.

Was jetzt bauen vs. auf 1.0 warten

Mein praktischer Rat:

Wenn du was Neues startest, das nicht vor Q1 2026 oder später raus muss, nimm das Agent Framework. Genauso wenn du Multi-Agent Orchestration brauchst oder einen Custom Engine Agent für M365 Copilot baust. Da geht das Investment hin.

Wenn du was in Production auf Semantic Kernel hast, das funktioniert, lass es laufen. Wenn du in den nächsten zwei Monaten liefern musst, ist Semantic Kernel weiterhin in Ordnung – es ist stabil und gut dokumentiert. Single Agent mit Plugins? Das kann Semantic Kernel heute einwandfrei.

Wenn deine Organisation nichts anrührt, das nicht GA ist, wart einfach ab.

Der RC-Status bedeutet, die API ist stabil. Ich wär nicht nervös, darauf für Projekte zu bauen, die Anfang 2026 geliefert werden sollen. Aber wenn dein CTO “Generally Available” auf dem Label braucht, bevor er unterschreibt, ist das fair – Q1 2026 ist nicht weit.

Ausblick

Ich denke, diese Zusammenführung war die richtige Entscheidung. Die Zwei-Framework-Verwirrung war ein echtes Problem in der Community, und ein Framework mit klaren Upgrade-Pfaden ist das, was die Microsoft AI Developer Story gebraucht hat.

Das größere Bild ist, dass Microsoft jetzt einen klareren Stack hat: Agent Framework für Agent Logic, Azure AI Foundry für Hosting und Observability, M365 Agents SDK für Distribution. Ich kann das tatsächlich auf ein Whiteboard zeichnen, ohne dass mir der Platz ausgeht, was vor sechs Monaten noch nicht möglich war.

Behalte das Agent Framework GitHub Repo und die Migration Guides im Auge, während sie sich weiterentwickeln. Und wenn du im November auf der Ignite bist, würd ich erwarten, dass Microsoft dazu noch einiges mehr zu sagen hat.

Weiterlesen

• Introducing Microsoft Agent Framework – Microsoft Foundry Blog – der offizielle Launch-Post mit den vier Säulen und Migration-Snippets
• Semantic Kernel and Microsoft Agent Framework – Shawn Henry – Microsofts Position zur Transition, Support-Timeline und was mit bestehenden Projekten passiert
• Semantic Kernel + AutoGen: Open Source Microsoft Agent Framework – Visual Studio Magazine – Berichterstattung mit .NET-Entwickler-Fokus
• microsoft/agent-framework auf GitHub – Quellcode, Samples und Migration Guides
• Migrate Your Semantic Kernel and AutoGen Projects – Microsoft DevBlogs – Schritt-für-Schritt Migrationsdokumentation für .NET und Python