{"meta":{"title":"Microsoft-Agent-Framework-Integration","intro":"Verwenden Sie das Copilot SDK als Agentanbieter innerhalb des Microsoft Agent Framework (MAF), um Multi-Agent-Workflows zusammen mit Azure OpenAI, Anthropic und anderen Anbietern zu verfassen.","product":"GitHub Copilot","breadcrumbs":[{"href":"/de/copilot","title":"GitHub Copilot"},{"href":"/de/copilot/how-tos","title":"Vorgehensweisen"},{"href":"/de/copilot/how-tos/copilot-sdk","title":"Copilot SDK"},{"href":"/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/integrations","title":"Integrationen"},{"href":"/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/integrations/microsoft-agent-framework","title":"Microsoft Agent Framework"}],"documentType":"article"},"body":"# Microsoft-Agent-Framework-Integration\n\nVerwenden Sie das Copilot SDK als Agentanbieter innerhalb des Microsoft Agent Framework (MAF), um Multi-Agent-Workflows zusammen mit Azure OpenAI, Anthropic und anderen Anbietern zu verfassen.\n\n\n\n\n\n## Übersicht\n\nDas Microsoft Agent Framework ist der einheitliche Nachfolger von Semantischer Kernel und AutoGen. Es bietet eine Standardschnittstelle zum Erstellen, Orchestrieren und Bereitstellen von KI-Agents. Mit dedizierten Integrationspaketen können Sie einen Copilot SDK-Client als erstklassigen MAF-Agent umschließen – austauschbar mit jedem anderen Agent-Anbieter im Framework.\n\n| Konzept | Beschreibung |\n| ----------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **Microsoft Agent Framework** | Open-Source-Framework für die Einzel- und Multi-Agent-Orchestrierung in .NET und Python |\n| **Agentanbieter** | Ein Back-End, das einen Agent unterstützt (Copilot, Azure OpenAI, Anthropic usw.) |\n| **Orchestrator** | Eine MAF-Komponente, die Agenten in sequenziellen, gleichzeitigen oder Übergabeworkflows koordiniert |\n| **A2A-Protokoll** | Vom Framework unterstützte Agent-zu-Agent-Kommunikationsstandard |\n\n> \\[!NOTE]\n> MAF-Integrationspakete sind für **.NET** und **Python** verfügbar. Verwenden Sie für TypeScript, Go, Java und Rust das Copilot SDK direkt – die standardmäßigen SDK-APIs bieten bereits Toolaufrufe, Streaming und benutzerdefinierte Agents.\n\n## Voraussetzungen\n\nBevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie folgendes haben:\n\n* Ein funktionierendes [Erstellen Sie Ihre erste Copilot-gestützte App](/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/getting-started) in Ihrer Wahlsprache\n* Ein GitHub Copilot-Abonnement (Einzel-, Geschäfts- oder Unternehmensabonnement)\n* Die Copilot-CLI ist installiert oder über die im SDK gebündelte CLI verfügbar\n\n## Installation\n\nInstallieren Sie das Copilot SDK zusammen mit dem MAF-Integrationspaket für Ihre Sprache:\n\n
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.NET
\n\n```shell\ndotnet add package GitHub.Copilot.SDK\ndotnet add package Microsoft.Agents.AI.GitHub.Copilot --prerelease\n```\n\n
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Python
\n\n```shell\npip install copilot-sdk agent-framework-github-copilot\n```\n\n
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Java
\n\n> \\[!NOTE]\n> Das Java SDK verfügt nicht über ein dediziertes MAF-Integrationspaket. Verwenden Sie das standardmäßige Copilot SDK direkt – sie stellt Toolaufrufe, Streaming und benutzerdefinierte Agents sofort bereit.\n\n```xml\n\n\n\n com.github\n copilot-sdk-java\n ${copilot.sdk.version}\n\n```\n\n
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\n\n## Grundlegende Nutzung\n\nSchließen Sie den Copilot SDK-Client als MAF-Agent mit einem einzelnen Methodenaufruf um. Der resultierende Agent entspricht der Standardschnittstelle des Frameworks und kann überall verwendet werden, wo ein MAF-Agent erwartet wird.\n\n
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.NET
\n\n\n\n```csharp\nusing GitHub.Copilot;\nusing Microsoft.Agents.AI;\n\nawait using var copilotClient = new CopilotClient();\nawait copilotClient.StartAsync();\n\n// Wrap as a MAF agent\nAIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent();\n\n// Use the standard MAF interface\nstring response = await agent.RunAsync(\"Explain how dependency injection works in ASP.NET Core\");\nConsole.WriteLine(response);\n```\n\n
\n\n
Python
\n\n\n\n```python\nfrom agent_framework.github import GitHubCopilotAgent\n\nasync def main():\n agent = GitHubCopilotAgent(\n default_options={\n \"instructions\": \"You are a helpful coding assistant.\",\n }\n )\n\n async with agent:\n result = await agent.run(\"Explain how dependency injection works in FastAPI\")\n print(result)\n```\n\n
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Java
\n\n\n\n```java\nimport com.github.copilot.CopilotClient;\nimport com.github.copilot.rpc.*;\n\nvar client = new CopilotClient();\nclient.start().get();\n\nvar session = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\nvar response = session.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Explain how dependency injection works in Spring Boot\")).get();\nSystem.out.println(response.getData().content());\n\nclient.stop().get();\n```\n\n
\n\n
\n\n## Hinzufügen von benutzerdefinierten Tools\n\nErweitern Sie Ihre Copilot-Agent mit benutzerdefinierten Funktionstools. Tools, die über das Standard-Copilot SDK definiert sind, sind automatisch verfügbar, wenn der Agent innerhalb von MAF ausgeführt wird.\n\n
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.NET
\n\n\n\n```csharp\nusing GitHub.Copilot;\nusing Microsoft.Extensions.AI;\nusing Microsoft.Agents.AI;\n\n// Define a custom tool\nAIFunction weatherTool = CopilotTool.DefineTool(\n (string location) => $\"The weather in {location} is sunny with a high of 25°C.\",\n factoryOptions: new AIFunctionFactoryOptions\n {\n Name = \"GetWeather\",\n Description = \"Get the current weather for a given location.\",\n }\n);\n\nawait using var copilotClient = new CopilotClient();\nawait copilotClient.StartAsync();\n\n// Create agent with tools\nAIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent(new AIAgentOptions\n{\n Tools = new[] { weatherTool },\n});\n\nstring response = await agent.RunAsync(\"What's the weather like in Seattle?\");\nConsole.WriteLine(response);\n```\n\n
\n\n
Python
\n\n\n\n```python\nfrom agent_framework.github import GitHubCopilotAgent\n\ndef get_weather(location: str) -> str:\n \"\"\"Get the current weather for a given location.\"\"\"\n return f\"The weather in {location} is sunny with a high of 25°C.\"\n\nasync def main():\n agent = GitHubCopilotAgent(\n default_options={\n \"instructions\": \"You are a helpful assistant with access to weather data.\",\n },\n tools=[get_weather],\n )\n\n async with agent:\n result = await agent.run(\"What's the weather like in Seattle?\")\n print(result)\n```\n\n
\n\n
\n\nSie können auch die systemeigene Tooldefinition Copilot SDK zusammen mit MAF-Tools verwenden:\n\n
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TypeScript
\n\n```typescript\nimport { CopilotClient, defineTool } from \"@github/copilot-sdk\";\n\nconst getWeather = defineTool(\"GetWeather\", {\n description: \"Get the current weather for a given location.\",\n parameters: {\n type: \"object\",\n properties: {\n location: { type: \"string\", description: \"City name\" },\n },\n required: [\"location\"],\n },\n handler: async ({ location }: { location: string }) =>\n `The weather in ${location} is sunny, 25°C.`,\n});\n\nconst client = new CopilotClient();\nconst session = await client.createSession({\n model: \"gpt-5.4\",\n tools: [getWeather],\n onPermissionRequest: async () => ({ kind: \"approve-once\" }),\n});\n\nawait session.sendAndWait({ prompt: \"What's the weather like in Seattle?\" });\n```\n\n
\n\n
Java
\n\n```java\nimport com.github.copilot.CopilotClient;\nimport com.github.copilot.rpc.*;\nimport java.util.List;\nimport java.util.Map;\nimport java.util.concurrent.CompletableFuture;\n\nvar getWeather = ToolDefinition.create(\n \"GetWeather\",\n \"Get the current weather for a given location.\",\n Map.of(\n \"type\", \"object\",\n \"properties\", Map.of(\n \"location\", Map.of(\"type\", \"string\", \"description\", \"City name\")),\n \"required\", List.of(\"location\")),\n invocation -> {\n var location = (String) invocation.getArguments().get(\"location\");\n return CompletableFuture.completedFuture(\n \"The weather in \" + location + \" is sunny, 25°C.\");\n });\n\ntry (var client = new CopilotClient()) {\n client.start().get();\n\n var session = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setTools(List.of(getWeather))\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n ).get();\n\n session.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"What's the weather like in Seattle?\")).get();\n}\n```\n\n
\n\n
\n\n## Mehragenten-Workflows\n\nDer Hauptvorteil der MAF-Integration besteht darin, Copilot gemeinsam mit anderen Agent-Anbietern in orchestrierten Workflows zu kombinieren. Verwenden Sie die integrierten Orchestratoren des Frameworks, um Pipelines zu erstellen, in denen verschiedene Agents unterschiedliche Schritte ausführen.\n\n### Sequenzieller Workflow\n\nFühren Sie Agenten nacheinander aus, übergeben Sie die Ausgabe von einem an den nächsten:\n\n
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.NET
\n\n\n\n```csharp\nusing GitHub.Copilot;\nusing Microsoft.Agents.AI;\nusing Microsoft.Agents.AI.Orchestration;\n\nawait using var copilotClient = new CopilotClient();\nawait copilotClient.StartAsync();\n\n// Copilot agent for code review\nAIAgent reviewer = copilotClient.AsAIAgent(new AIAgentOptions\n{\n Instructions = \"You review code for bugs, security issues, and best practices. Be thorough.\",\n});\n\n// Azure OpenAI agent for generating documentation\nAIAgent documentor = AIAgent.FromOpenAI(new OpenAIAgentOptions\n{\n Model = \"gpt-5.4\",\n Instructions = \"You write clear, concise documentation for code changes.\",\n});\n\n// Compose in a sequential pipeline\nvar pipeline = new SequentialOrchestrator(new[] { reviewer, documentor });\n\nstring result = await pipeline.RunAsync(\n \"Review and document this pull request: added retry logic to the HTTP client\"\n);\nConsole.WriteLine(result);\n```\n\n
\n\n
Python
\n\n\n\n```python\nfrom agent_framework.github import GitHubCopilotAgent\nfrom agent_framework.openai import OpenAIAgent\nfrom agent_framework.orchestration import SequentialOrchestrator\n\nasync def main():\n # Copilot agent for code review\n reviewer = GitHubCopilotAgent(\n default_options={\n \"instructions\": \"You review code for bugs, security issues, and best practices.\",\n }\n )\n\n # OpenAI agent for documentation\n documentor = OpenAIAgent(\n model=\"gpt-5.4\",\n instructions=\"You write clear, concise documentation for code changes.\",\n )\n\n # Compose in a sequential pipeline\n pipeline = SequentialOrchestrator(agents=[reviewer, documentor])\n\n async with pipeline:\n result = await pipeline.run(\n \"Review and document this PR: added retry logic to the HTTP client\"\n )\n print(result)\n```\n\n
\n\n
Java
\n\n\n\n```java\nimport com.github.copilot.CopilotClient;\nimport com.github.copilot.rpc.*;\n\n// Java uses the standard SDK directly — no MAF orchestrator needed\nvar client = new CopilotClient();\nclient.start().get();\n\n// Step 1: Code review session\nvar reviewer = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\nvar review = reviewer.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Review this PR for bugs, security issues, and best practices: \"\n + \"added retry logic to the HTTP client\")).get();\n\n// Step 2: Documentation session using review output\nvar documentor = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\nvar docs = documentor.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Write documentation for these changes: \" + review.getData().content())).get();\nSystem.out.println(docs.getData().content());\n\nclient.stop().get();\n```\n\n
\n\n
\n\n### Gleichzeitiger Workflow\n\nFühren Sie mehrere Agents parallel aus, und aggregieren Sie ihre Ergebnisse:\n\n
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.NET
\n\n\n\n```csharp\nusing GitHub.Copilot;\nusing Microsoft.Agents.AI;\nusing Microsoft.Agents.AI.Orchestration;\n\nawait using var copilotClient = new CopilotClient();\nawait copilotClient.StartAsync();\n\nAIAgent securityReviewer = copilotClient.AsAIAgent(new AIAgentOptions\n{\n Instructions = \"Focus exclusively on security vulnerabilities and risks.\",\n});\n\nAIAgent performanceReviewer = copilotClient.AsAIAgent(new AIAgentOptions\n{\n Instructions = \"Focus exclusively on performance bottlenecks and optimization opportunities.\",\n});\n\n// Run both reviews concurrently\nvar concurrent = new ConcurrentOrchestrator(new[] { securityReviewer, performanceReviewer });\n\nstring combinedResult = await concurrent.RunAsync(\n \"Analyze this database query module for issues\"\n);\nConsole.WriteLine(combinedResult);\n```\n\n
\n\n
Java
\n\n\n\n```java\nimport com.github.copilot.CopilotClient;\nimport com.github.copilot.rpc.*;\nimport java.util.concurrent.CompletableFuture;\n\n// Java uses CompletableFuture for concurrent execution\nvar client = new CopilotClient();\nclient.start().get();\n\nvar securitySession = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\nvar perfSession = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\n// Run both reviews concurrently\nvar securityFuture = securitySession.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Focus on security vulnerabilities in this database query module\"));\nvar perfFuture = perfSession.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Focus on performance bottlenecks in this database query module\"));\n\nCompletableFuture.allOf(securityFuture, perfFuture).get();\n\nSystem.out.println(\"Security: \" + securityFuture.get().getData().content());\nSystem.out.println(\"Performance: \" + perfFuture.get().getData().content());\n\nclient.stop().get();\n```\n\n
\n\n
\n\n## Antworten bei Streaming-Diensten\n\nBeim Erstellen interaktiver Anwendungen sollten Antworten von Streaming-Agenten verwendet werden, um die Echtzeitausgabe anzuzeigen. Die MAF-Integration behält die Streamingfunktionen des Copilot SDK bei.\n\n
\n
.NET
\n\n\n\n```csharp\nusing GitHub.Copilot;\nusing Microsoft.Agents.AI;\n\nawait using var copilotClient = new CopilotClient();\nawait copilotClient.StartAsync();\n\nAIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent(new AIAgentOptions\n{\n Streaming = true,\n});\n\nawait foreach (var chunk in agent.RunStreamingAsync(\"Write a quicksort implementation in C#\"))\n{\n Console.Write(chunk);\n}\nConsole.WriteLine();\n```\n\n
\n\n
Python
\n\n\n\n```python\nfrom agent_framework.github import GitHubCopilotAgent\n\nasync def main():\n agent = GitHubCopilotAgent(\n default_options={\"streaming\": True}\n )\n\n async with agent:\n async for chunk in agent.run_streaming(\"Write a quicksort in Python\"):\n print(chunk, end=\"\", flush=True)\n print()\n```\n\n
\n\n
\n\nSie können auch direkt über das Copilot SDK ohne MAF streamen:\n\n
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TypeScript
\n\n```typescript\nimport { CopilotClient } from \"@github/copilot-sdk\";\n\nconst client = new CopilotClient();\nconst session = await client.createSession({\n model: \"gpt-5.4\",\n streaming: true,\n onPermissionRequest: async () => ({ kind: \"approve-once\" }),\n});\n\nsession.on(\"assistant.message_delta\", (event) => {\n process.stdout.write(event.data.deltaContent ?? \"\");\n});\n\nawait session.sendAndWait({ prompt: \"Write a quicksort implementation in TypeScript\" });\n```\n\n
\n\n
Java
\n\n\n\n```java\nimport com.github.copilot.CopilotClient;\nimport com.github.copilot.rpc.*;\n\nvar client = new CopilotClient();\nclient.start().get();\n\nvar session = client.createSession(new SessionConfig()\n .setModel(\"gpt-5.4\")\n .setStreaming(true)\n .setOnPermissionRequest(PermissionHandler.APPROVE_ALL)\n).get();\n\nsession.on(AssistantMessageDeltaEvent.class, event -> {\n System.out.print(event.getData().deltaContent());\n});\n\nsession.sendAndWait(new MessageOptions()\n .setPrompt(\"Write a quicksort implementation in Java\")).get();\nSystem.out.println();\n\nclient.stop().get();\n```\n\n
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\n\n## Konfigurationsreferenz\n\n### MAF-Agentoptionen\n\n| Eigentum | Typ | Beschreibung |\n| ------------------------------- | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------- |\n| `Instructions` / `instructions` | `string` | Systemaufforderung für den Agent |\n| `Tools` / `tools` | `AIFunction[]` / `list` | Benutzerdefinierte Funktionstools, die für den Agent verfügbar sind |\n| `Streaming` / `streaming` | `bool` | Streamingantworten aktivieren |\n| `Model` / `model` | `string` | Überschreiben des Standardmodells |\n\n### Copilot SDK-Optionen (übergeben)\n\nAlle Standardoptionen [Erstellen Sie Ihre erste Copilot-gestützte App](/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/getting-started) stehen beim Erstellen des zugrunde liegenden Copilot Clients weiterhin zur Verfügung. Der MAF-Wrapper delegiert unter der Haube an das SDK:\n\n| SDK-Funktion | MAF-Unterstützung |\n| ------------------------------------------------------------- | ----------------- |\n| Benutzerdefinierte Tools (`DefineTool` / `AIFunctionFactory`) | |\n| ✅ Mit MAF-Tools zusammengeführt | |\n| MCP-Server | |\n| ✅ Konfiguriert auf dem SDK-Client | |\n| Benutzerdefinierte Agenten / Unteragenten | |\n| ✅ Im Copilot-Agent verfügbar | |\n| Unendliche Sitzungen | |\n| ✅ Konfiguriert auf dem SDK-Client | |\n| Modellauswahl | |\n| ✅ Überschreibbar pro Agent oder pro Anruf | |\n| Streamen | |\n| ✅ Vollständige Delta-Ereignisunterstützung | |\n\n## Bewährte Methoden\n\n### Auswählen der richtigen Integrationsebene\n\nVerwenden Sie den MAF-Wrapper, wenn Sie Copilot in orchestrierten Workflows mit anderen Anbietern kombinieren möchten. Wenn Ihre Anwendung nur Copilot verwendet, ist das eigenständige SDK einfacher und bietet Ihnen die vollständige Kontrolle:\n\n```typescript\n// Standalone SDK — full control, simpler setup\nimport { CopilotClient } from \"@github/copilot-sdk\";\n\nconst client = new CopilotClient();\nconst session = await client.createSession({\n model: \"gpt-5.4\",\n onPermissionRequest: async () => ({ kind: \"approve-once\" }),\n});\nconst response = await session.sendAndWait({ prompt: \"Explain this code\" });\n```\n\n### Agenten fokussiert halten\n\nGeben Sie jedem Agent beim Erstellen von Workflows mit mehreren Agents eine bestimmte Rolle mit klaren Anweisungen. Überlappende Zuständigkeiten vermeiden:\n\n```typescript\n// ❌ Too vague — overlapping roles\nconst agents = [\n { instructions: \"Help with code\" },\n { instructions: \"Assist with programming\" },\n];\n\n// ✅ Focused — clear separation of concerns\nconst agents = [\n { instructions: \"Review code for security vulnerabilities. Flag SQL injection, XSS, and auth issues.\" },\n { instructions: \"Optimize code performance. Focus on algorithmic complexity and memory usage.\" },\n];\n```\n\n### Handhabung von Fehlern auf der Orchestrierungsebene\n\nAgentenaufrufe in die Fehlerbehandlung verpacken, insbesondere in Multi-Agent-Workflows, damit der Fehler eines Agenten nicht die gesamte Pipeline blockiert:\n\n\n\n```csharp\ntry\n{\n string result = await pipeline.RunAsync(\"Analyze this module\");\n Console.WriteLine(result);\n}\ncatch (AgentException ex)\n{\n Console.Error.WriteLine($\"Agent {ex.AgentName} failed: {ex.Message}\");\n // Fall back to single-agent mode or retry\n}\n```\n\n## Siehe auch\n\n* [Erstellen Sie Ihre erste Copilot-gestützte App](/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/getting-started): anfängliches Copilot SDK-Setup\n* [Angepasste Agents und Orchestrierung von Unteragenten](/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/features/custom-agents): Definieren von spezialisierten Unter-Agents innerhalb des SDK\n* [Benutzerdefinierte Fähigkeiten](/de/copilot/how-tos/copilot-sdk/features/skills): wiederverwendbare Prompt-Module\n* [Microsoft Agent Framework-Dokumentation](https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/agents/providers/github-copilot): offizielle MAF-Dokumente für den Copilot Anbieter\n* [Blog: Erstellen von KI-Agents mit GitHub Copilot SDK und Microsoft Agent Framework](https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/build-ai-agents-with-github-copilot-sdk-and-microsoft-agent-framework/)"}