Microsoft fecha o ciclo de agentes: Agent Framework 1.0, Foundry Toolkit no VS Code e hosted agents com sandbox isolada

A Microsoft anunciou uma leva grande pra fechar a história de agentes no Foundry. O pacote inclui a v1.0 do Microsoft Agent Framework, GA do Foundry Toolkit pro VS Code (antigo AI Toolkit), memory gerenciada em preview no Foundry Agent Service, Toolbox em preview, hosted agents com sandbox isolada em preview e Observability full GA no Foundry Control Plane com tracing end-to-end.

A tese da Microsoft é simples: quem constrói agente em produção não deveria precisar escolher entre Semantic Kernel e AutoGen, nem costurar 4 fornecedores pra memória, tool calling, hosting e observabilidade. Eles querem ser o stack inteiro.

Passo 1: Agent Framework 1.0 + Foundry Toolkit no VS Code

O Agent Framework chegou em 1.0 estável pra Python e .NET. É o SDK open-source que junta o chão de fábrica enterprise do Semantic Kernel com a orquestração multi-agente do AutoGen. Os dois projetos continuam existindo, mas a Microsoft publicou guias de migração pros dois e claramente quer consolidar todo mundo no Framework.

O que vem na 1.0:

• Suporte multi-modelo: Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Amazon Bedrock, Ollama e outros
• Workflows programáticos e declarativos, com export visual no DevUI
• Integração nativa com Foundry: memory, hosted agents, Observability (Tracing, Monitoring, Evaluations) e Foundry Tools
• Padrões abertos de fábrica: MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) e OpenAPI

O Foundry Toolkit pro VS Code, agora GA, dá experiência dedicada pra criar agente por template ou com GitHub Copilot, testar e debugar localmente com visualização de traces, e fazer deploy direto pro Foundry Agent Service. Deploy pros hosted agents novos sai via pre-release do Toolkit.

Passo 2: Agent Harness e composição multi-agente (preview)

Orquestrar agente é só metade do problema. A outra metade é o que acontece quando um agente sozinho precisa rodar autônomo por horas: executar shell, ler e escrever arquivo, manter contexto em sessão longa sem perder coerência.

O Framework resolve com três padrões no Agent Harness:

1. Local Shell Harness com approval flow: executa comando local com human-in-the-loop obrigatório antes de rodar. O decorator @tool(approval_mode="always_require") força aprovação. A documentação é explícita em pedir ambiente isolado.
2. Hosted Shell Harness: troca uma linha e a execução vai pro sandbox gerenciado do provider que roda os hosted agents.
3. Context Compaction: gerencia histórico de conversa automaticamente com estratégias tipo SlidingWindowStrategy(keep_last_groups=3) pra manter agente dentro do token budget sem perder contexto crítico.

Tem também integração com o GitHub Copilot SDK: o Agent Framework faz a orquestração e delega pro Copilot SDK a camada de harness, herdando suporte nativo a MCP, skills, shell e operações de arquivo.

Passo 3: Memory gerenciada no Foundry Agent Service (preview)

Memory é capacidade de memória de longo prazo gerenciada, embutida no Foundry Agent Service. Integra nativamente com Agent Framework e LangGraph, sem banco externo pra provisionar.

Novidades relevantes:

• Integração nativa com Agent Framework e LangGraph, sem middleware custom
• CRUD API de memory item: o dev pode inspecionar, editar ou deletar fatos específicos que o agente guardou. User pode pedir correção ou remoção a qualquer momento.
• Header userId customizado pra definir escopo de memória com o sistema de identidade do próprio time, sem ficar amarrado ao Entra ID

Aqui a Microsoft tá claramente de olho em quem já roda LangGraph e não quer migrar o orchestrator inteiro. Oferecer memory gerenciada como peça plugável é jogada pra captar esse público sem exigir lock-in completo.

Preço (memory): billing começa em 1 de junho de 2026. Durante preview é grátis. Depois: short-term memory a US$ 0,25 por 1K eventos armazenados, long-term memory a US$ 0,25 por 1K memórias por mês, e retrieval a US$ 0,50 por 1K consultas.

Passo 4: Toolbox no Foundry (preview)

O problema real de tool calling em produção não é MCP. É que um agente sério precisa de web search, code interpreter, file search, conectores SaaS, serviços internos, e cada um tem auth próprio, protocolo próprio e time dono diferente. Sem camada compartilhada, todo time reimplementa a mesma integração.

O Toolbox entrega um endpoint único que expõe:

• Tools built-in do Foundry: web search, file search, code interpreter, Azure AI Search
• Protocolos: MCP, OpenAPI e A2A, todos no mesmo endpoint
• Auth handling com OAuth identity passthrough e Microsoft Entra Agent Identity
• Tracing e observabilidade nativos pra toda tool call nos Hosted Agents

Funciona com Agent Framework, LangGraph ou outro framework: configura uma vez no Foundry e consome de qualquer MCP client.

Passo 5: Hosted Agents no Foundry Agent Service (preview)

Runtime gerenciado pra rodar agente em escala enterprise. No coração, um sandbox isolado por sessão:

• Isolamento de sessão: cada run em sandbox dedicado, sem estado compartilhado entre sessões
• Suporte a VNET: roda dentro da virtual network do cliente, sem expor tráfego na internet pública
• Startup abaixo de 100ms: sessões começam quase instantâneas, elimina cold-start sem custo de manter instância quente
• Zero idle cost: agente fica suspenso entre turns da conversa, paga só execução ativa
• Framework agnostic: qualquer SDK roda
• Deploy em um comando via Azure Developer CLI: azd deploy

Preço (hosted agents): billing começa em 22 de abril de 2026 durante preview. Compute a US$ 0,0994 por vCPU-hora e memória a US$ 0,0118 por GiB-hora. Inferência de modelo e memory persistente cobram separado.

Cold-start abaixo de 100ms com modelo zero-idle é o número que mais chama atenção do release. Se for verdade em workload real, muda a conta pra quem hoje paga instância sempre quente só pra evitar latência de primeiro turn.

Passo 6: Observability no Foundry Control Plane (GA)

Observability chegou em GA completo. O stack cobre o ciclo inteiro:

• Tracing em cima de OpenTelemetry, captura model calls, tool invocations, retrieval e handoffs entre agentes. Tem linkagem direta de evaluation pra trace: score baixo te leva na trace exata que produziu.
• AI Red Teaming Agent agora GA. Automatiza probing adversarial (content safety, ações proibidas, vazamento de dado sensível, task adherence, XPIA, indirect prompt injection). Tem UI no-code e integração CI/CD via Foundry SDK. É construído em cima do Python Risk Identification Tool (PyRIT), framework open-source de red teaming da Microsoft.
• Evaluators built-in em GA: coherence, relevance, groundedness e safety. Custom evaluators (code-based e LLM-as-a-judge) em preview.

De observabilidade de dev pra governança de TI

Todo agente criado no Foundry Agent Service aparece automático no Microsoft Agent 365 (A365), o control plane pra admin de TI. De lá dá pra:

• Ver registro completo de agentes Foundry junto com Copilot Studio e outras fontes
• Aplicar least-privilege, automatizar lifecycle e manter audit trail
• Monitorar atividade, performance, uso e sinais de risco em tempo real
• Estender postura de segurança existente: Entra agent identity, Microsoft Defender, Microsoft Purview pra DLP

Passo 7: Publicando pro Microsoft 365 (preview)

Do portal do Foundry Agent Service dá pra publicar agente direto pro Microsoft Teams e Microsoft 365 Copilot com um clique. Dois escopos:

• Shared scope: agente aparece em "Your agents" no Agent Store pra user individual, sem aprovação de admin
• Organization scope: submete pra aprovação no Microsoft 365 admin center. Admin revisa descrição, data sources conectados e capabilities antes de liberar. Aprovado, aparece em "Built by your org" pra todo tenant

Caso citado: Sitecore

A Sitecore já roda esse stack na SitecoreAI, plataforma que tem o Agentic Studio: workspace colaborativo onde time de marketing e agentes executam campanha juntos. É construído em cima do Agent Framework, com Foundry IQ conectando cada agente ao brand knowledge certo com governança embutida.

O recado

A Microsoft tá vendendo um stack completo: SDK (Agent Framework), IDE (Foundry Toolkit), tool layer (Toolbox), memory gerenciada, runtime (Hosted Agents), observability (Foundry Control Plane) e governança (Agent 365). Pro time que já vive em Azure e Microsoft 365, a proposta de valor é óbvia: você deixa de amarrar LangChain + Pinecone + Datadog + Okta pra agente.

Pro resto do mundo, o gancho é MCP, A2A e integração com LangGraph. Isso é a Microsoft admitindo que não vai vencer fechando, e apostando que quem adota peça por peça acaba consolidando no Foundry por conveniência.