microsoft-agent-framework — скилл для GitHub Copilot: возможности
Помогает создавать и разбирать приложения, агентов и рабочие процессы на Microsoft Agent Framework. Пригодится и для миграции с Semantic Kernel или AutoGen.
npx skills add github/awesome-copilot --skill microsoft-agent-frameworkЧто делает microsoft-agent-framework
Скилл направляет работу по проекту на Microsoft Agent Framework: создание, обновление, рефакторинг, объяснение и ревью решений. Сначала он выбирает между .NET и Python по файлам проекта или запросу пользователя, затем обращается к соответствующему справочнику и актуальной документации Microsoft.
В общих рекомендациях есть асинхронные операции, обработка ошибок и логирование, а также выбор между агентами и workflows по задаче. Для миграций с Semantic Kernel и AutoGen скилл советует сначала сохранить поведение, а затем переходить к подходам нового фреймворка. Поскольку фреймворк находится в публичном превью и быстро меняется, актуальность документации нужно проверять перед решениями.
Ставьте его, если работаете с Microsoft Agent Framework на .NET или Python либо переносите проект с Semantic Kernel или AutoGen. Для задач вне этого фреймворка скилл не нужен.
Какие задачи решает
- создать агента на Microsoft Agent Framework
- выбрать между агентом и workflow для задачи
- объяснить код фреймворка на .NET или Python
- проверить и отрефакторить приложение на Microsoft Agent Framework
- перенести решение с Semantic Kernel или AutoGen
Примеры запросов агенту
- Проверь этот проект и выбери подходящий процесс Microsoft Agent Framework для его языка.
- Объясни, когда здесь нужен workflow, а когда агент.
- Подготовь план миграции этого решения с AutoGen на Microsoft Agent Framework.
Как установить microsoft-agent-framework
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill microsoft-agent-framework2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot microsoft-agent-framework3Вручную: положить файлы
.github/skills/microsoft-agent-framework/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill microsoft-agent-framework -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/microsoft-agent-framework/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/microsoft-agent-framework/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/microsoft-agent-framework/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/microsoft-agent-framework/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
Командой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/microsoft-agent-frameworkВручную: положить файлы
.devin/skills/microsoft-agent-framework/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора554
Весь набор →Похожие
Вопросы о microsoft-agent-framework
Как установить microsoft-agent-framework в GitHub Copilot?
Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill microsoft-agent-framework. Также доступна команда gh skill install github/awesome-copilot microsoft-agent-framework.
Что делает microsoft-agent-framework?
Помогает создавать, обновлять, объяснять и проверять приложения, агентов и workflows на Microsoft Agent Framework. Учитывает выбранный язык проекта: .NET или Python.
Как скилл выбирает между .NET и Python?
Он смотрит на файлы проекта или следует языку, который указал пользователь. Если в репозитории есть оба языка, выбор зависит от редактируемых файлов или целевого языка из запроса.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: microsoft-agent-framework description: 'Create, update, refactor, explain, or review Microsoft Agent Framework solutions using shared guidance plus language-specific references for .NET and Python.' --- # Microsoft Agent Framework Use this skill when working with applications, agents, workflows, or migrations built on Microsoft Agent Framework. Microsoft Agent Framework is the unified successor to Semantic Kernel and AutoGen, combining their strengths with new capabilities. Because it is still in public preview and changes quickly, always ground implementation advice in the latest official documentation and samples rather than relying on stale knowledge. ## Determine the target language first Choose the language workflow before making recommendations or code changes: 1. Use the **.NET** workflow when the repository contains `.cs`, `.csproj`, `.sln`, `.slnx`, or other .NET project files, or when the user explicitly asks for C# or .NET guidance. Follow [references/dotnet.md](references/dotnet.md). 2. Use the **Python** workflow when the repository contains `.py`, `pyproject.toml`, `requirements.txt`, or the user explicitly asks for Python guidance. Follow [references/python.md](references/python.md). 3. If the repository contains both ecosystems, match the language used by the files being edited or the user's stated target. 4. If the language is ambiguous, inspect the current workspace first and then choose the closest language-specific reference. ## Always consult live documentation - Read the Microsoft Agent Framework overview first: <https://learn.microsoft.com/agent-framework/overview/agent-framework-overview> - Prefer official docs and samples for the current API surface. - Use the Microsoft Docs MCP tooling when available to fetch up-to-date framework guidance and examples. - Treat older Semantic Kernel or AutoGen patterns as migration inputs, not as the default implementation model. ## Shared guidance When working with Microsoft Agent Framework in any language: - Use async patterns for agent and workflow operations. - Implement explicit error handling and logging. - Prefer strong typing, clear interfaces, and maintainable composition patterns. - Use `DefaultAzureCredential` when Azure authentication is appropriate. - Use agents for autonomous decision-making, ad hoc planning, conversation flows, tool usage, and MCP server interactions. - Use workflows for multi-step orchestration, predefined execution graphs, long-running tasks, and human-in-the-loop scenarios. - Support model providers such as Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, and others, but prefer Azure AI Foundry services for new projects when that matches user needs. - Use thread-based or equivalent state handling, context providers, middleware, checkpointing, routing, and orchestration patterns when they fit the problem. ## Migration guidance - If migrating from Semantic Kernel, use the official migration guide: <https://learn.microsoft.com/agent-framework/migration-guide/from-semantic-kernel/> - If migrating from AutoGen, use the official migration guide: <https://learn.microsoft.com/agent-framework/migration-guide/from-autogen/> - Preserve behavior first, then adopt native Agent Framework patterns incrementally. ## Workflow 1. Determine the target language and read the matching reference file. 2. Fetch the latest official docs and samples before making implementation choices. 3. Apply the shared agent and workflow guidance from this skill. 4. Use the language-specific package, repository, sample paths, and coding practices from the chosen reference. 5. When examples in the repo differ from current docs, explain the difference and follow the current supported pattern. ## References - [.NET reference](references/dotnet.md) - [Python reference](references/python.md) ## Completion criteria - Recommendations match the target language. - Package names, repository paths, and sample locations match the selected ecosystem. - Guidance reflects current Microsoft Agent Framework documentation rather than legacy assumptions. - Migration advice calls out Semantic Kernel and AutoGen only when relevant.
© github · MIT · github/awesome-copilot