Microsoft Agent Framework in Practice: Build, orchestrate, and scale production-grade AI agents with Python, .NET, MCP tools, and cloud-ready workflows

Книга посвящена созданию структурированных, надежных и масштабируемых AI-агентов на основе Microsoft Agent Framework. Автор предлагает практический подход к переходу от экспериментов с промптами к продакшн-системам, фокусируясь на контроле, предсказуемости и безопасности.

В книге рассматриваются принципы разделения ответственности: модель принимает решения, система валидирует, инструменты выполняют, а политики обеспечивают соблюдение правил. Особое внимание уделяется структурированным выходам, явным рабочим процессам и наблюдаемости.

Читатели научатся проектировать системы с одним агентом и строгой валидацией, многомодульные архитектуры с определенными ролями, пайплайны с внешними инструментами, а также развертывать решения с логированием, мониторингом и масштабированием. Книга содержит практические примеры на Python и .NET с использованием MCP-инструментов и облачных рабочих процессов.

Это руководство подходит как для новичков в области AI-агентов, так и для опытных разработчиков, желающих повысить надежность и управляемость своих систем. Каждая глава строится на предыдущей, позволяя последовательно освоить все аспекты создания продакшн-агентов.