Microsoft Agent Framework는 다양한 서비스, 도구 및 프로토콜과 통합됩니다.
Microsoft Foundry 호스팅 에이전트
UI 프레임워크 통합
| UI 프레임워크 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| AG UI | Preview |
| Agent Framework Dev UI | Preview |
| 범위 | Preview |
채팅 기록 공급자
Microsoft Agent Framework는 다양한 채팅 기록 스토리지 기능을 사용하여 다양한 에이전트 유형을 지원합니다. 경우에 따라 에이전트는 AI 서비스에 채팅 기록을 저장하고 다른 경우에는 Agent Framework에서 스토리지를 관리합니다.
에이전트 프레임워크에서 관리할 때 채팅 기록 스토리지를 사용자 지정할 수 있도록 사용자 지정 채팅 기록 공급자를 제공할 수 있습니다. 다음은 사용할 수 있는 기존 공급자의 목록입니다.
| 채팅 기록 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| In-Memory 채팅 기록 공급자 | 릴리스됨 |
| Cosmos DB 채팅 기록 공급자 | Preview |
| 채팅 기록 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| Redis 기록 공급자 | Preview |
메모리 AI 맥락 공급자
AI 컨텍스트 공급자는 인스턴스에 대한 ChatClientAgent 플러그 인이며 에이전트에 메모리를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하려면 사용자가 제공하거나 에이전트에서 생성한 새 메시지에서 메모리를 추출하고 기존 추억을 검색하고 사용자 입력을 사용하여 AI 서비스에 제공하여 수행됩니다.
다음은 사용할 수 있는 기존 공급자의 목록입니다.
| 메모리 AI 문맥 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| 채팅 기록 메모리 공급자 | 릴리스됨 |
| 메모리 AI 문맥 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| Mem0 메모리 공급자 | Preview |
| Neo4j 메모리 공급자 | Preview |
| Purview 콘텍스트 공급자 | Preview |
| Redis 공급자 | Preview |
RAG(Retrieval Augmented Generation, 정보 검색 증강 생성) AI 컨텍스트 제공자
AI 컨텍스트 공급자는 인스턴스에 대한 ChatClientAgent 플러그 인이며 에이전트에 RAG 기능을 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 이 작업은 사용자 입력에 따라 관련 데이터를 검색하고 다른 입력을 사용하여 AI 서비스에 이 데이터를 전달하여 수행됩니다.
다음은 사용할 수 있는 기존 공급자의 목록입니다.
| RAG AI 문맥 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| Neo4j GraphRAG 공급자 | Preview |
| 텍스트 검색 공급자 | 릴리스됨 |
| RAG AI 문맥 공급자 | 릴리스 상태 |
|---|---|
| Azure AI 검색 공급자 | Preview |
| Neo4j GraphRAG 공급자 | Preview |
벡터 저장소
Microsoft Agent Framework는 다양한 벡터 저장소와의 통합을 지원합니다. 이러한 기능은 RAG(검색 증강 세대) 또는 기억 저장을 수행하는 데 유용할 수 있습니다.
벡터 저장소와의 통합을 위해, 📦Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions 패키지를 사용합니다. 이 패키지는 .NET의 벡터 저장소와 상호 작용하기 위한 통합된 추상화 계층을 제공합니다. 이러한 추상화는 단일 API에 대해 간단하고 개략적인 코드를 작성하고 애플리케이션에 대한 최소한의 변경 내용으로 기본 벡터 저장소를 교체할 수 있게 해줍니다. 에이전트 프레임워크 구성 요소가 벡터 저장소를 사용하는 경우 이러한 추상화 기능을 사용하여 원하는 구현을 선택할 수 있습니다.
팁 (조언)
벡터 저장소로 데이터를 수집하고, 포함을 생성하고, 벡터 또는 하이브리드 검색을 수행하는 방법에 대한 자세한 내용은 > .NET AI 앱용 벡터 데이터베이스 설명서를 참조하세요.
벡터 저장소 추상화 구현
| Implementation | C# | 공식적으로 지원되는 SDK 사용 | 유지 관리자/공급 업체 |
|---|---|---|---|
| Azure AI 검색 | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB MongoDB(vCore) | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Cosmos DB No SQL | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Couchbase | ✅ | ✅ | Couchbase |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | Elastic |
| 인메모리 | ✅ | N/A | Microsoft |
| MongoDB | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Neon Serverless Postgres | Postgres 커넥터 사용 | ✅ | Microsoft |
| Oracle | ✅ | ✅ | Oracle |
| 파인콘 | ✅ | ❌ | Microsoft |
| Postgres | ✅ | ✅ | Microsoft |
| Qdrant | ✅ | ✅ | Microsoft |
| 레디스 | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQL Server | ✅ | ✅ | Microsoft |
| SQLite | ✅ | ✅ | Microsoft |
| 휘발성(메모리 내) | 더 이상 권장되지 않음(메모리 내 사용) | N/A | Microsoft |
| Weaviate | ✅ | ✅ | Microsoft |
중요합니다
벡터 저장소 추상화 구현은 다양한 원본에 의해 빌드됩니다. 모든 커넥터가 Microsoft 유지 관리되지는 않습니다. 구현을 고려할 때 품질, 라이선스, 지원 등을 평가하여 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 또한 자세한 버전 호환성 정보는 각 공급자의 설명서를 검토해야 합니다.
중요합니다
일부 구현은 Microsoft 또는 데이터베이스 공급자가 공식적으로 지원하지 않는 데이터베이스 SDK를 내부적으로 사용합니다. 공식적으로 지원되는 SDK를 사용 중인지 여부를 보여주는 열 목록입니다.
Agent Framework는 의미 체계 커널 VectorStore 컬렉션을 사용하여 에이전트에 벡터 스토리지 기능을 제공하도록 지원합니다. 다른 벡터 저장소 컬렉션을 설정하는 방법을 알아보려면 벡터 저장소 커넥터 설명서를 참조하세요. RAG에 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 VectorStore에서 검색 도구 만들기 를 참조하세요.