Mastering the Microsoft Agent Framework
Sprache: Englisch
Verlag: APress, 2026
- Softcover
- Neu
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
Verkäufer:in bei ZVAB seit 9. Juli 2020
Zustand: Neu
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- Titel
- Mastering the Microsoft Agent Framework
- Autor
- Piridi, Sarat
- Verlag
- APress
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798868828874
Design and build enterprise AI agents using the Microsoft Agent Framework with .NET and C#.
The Microsoft Agent Framework is Microsoft's foundation for building AI agents on .NET. It unifies the ideas that started in Semantic Kernel and AutoGen and adds what a production system actually needs. This book teaches it from the ground up, one working agent per chapter, from your first conversational agent to agents that call each other and run in the cloud.
You start simple: deploy a model, connect your first agent, and understand how models, providers, and credentials fit together. Then you add the capabilities that make an agent genuinely useful. You give it tools so it can call your code. You give it memory so it remembers, both within a conversation and after a restart. You ground it in your own documents so it answers from real sources, with citations. And you put a human in the loop, so risky actions happen only after someone approves them.
From there, the book goes further. You connect your agent to outside tools and data through the Model Context Protocol, and package reusable capabilities as skills. You learn to coordinate several agents at once: running them in sequence, in parallel, handing off between them, or letting them collaborate in a group. Then you make agents production-ready, adding guardrails, tracing what they do with OpenTelemetry and Azure Application Insights, and measuring their quality with evaluation. Finally, you connect agents to each other and host them on Azure, and close with a chapter of hard-won best practices for building agents that last.
Everything in the book runs. Every code listing is a real program that builds and executes, and a companion GitHub repository gives you the complete source for every chapter. The book pins one framework version throughout, so the code works exactly as written instead of drifting out of date. Each chapter follows the same practical rhythm: here's the problem, here's the code, here's it running, and here's what to watch for in production.
What You Will Learn:
- Deploy a model and give your agent tools to call your own code
- Add memory, ground answers in your documents with retrieval, and require human approval for risky steps
- Extend agents with the Model Context Protocol and reusable skills
- Coordinate multiple agents: sequential, concurrent, handoff, group chat, and Magentic orchestration
- Add guardrails and trace agents with OpenTelemetry and Azure Application Insights
- Evaluate agent quality, connect agents to each other, and host agents in the cloud with Azure
Who This Book Is For:
.NET developers who want to build real AI agents with C#. You should be comfortable with C# and have used a cloud service before. No machine learning background is needed, you deploy and call models, you don't train them.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Sarat Piridi is a Microsoft-certified Solution Architect and AI Transformation Leader with more than 14 years of experience in enterprise automation and intelligent systems. He holds multiple Microsoft credentials, including the Microsoft Certified: AI Transformation Leader and Microsoft Certified: Agentic AI Business Solutions Architect, along with Power Platform and Azure expert certifications.
He is the author of GovOps with Microsoft Power Platform and Copilot: Automating Governance and has published multiple research papers and white papers on agentic AI, hyper automation, and enterprise-scale digital transformation. Sarat actively contributes to the global tech community as a speaker, reviewer, and advisor, focusing on modernizing public-sector and enterprise systems using AI and Microsoft technologies.
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moluna
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019