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# Microsoft Agent Framework

> A memória do cliente como um context provider do Microsoft Agent Framework, o sucessor do AutoGen.

`NiadraContextProvider` é um context provider do Agent Framework: antes de cada run ele acrescenta o contexto às instruções e as ferramentas do histórico ao agente, e registra os turnos. Só em Python.

## Instalar

```sh theme={null}
pip install 'niadra[agent-framework]'   # agent-framework-core 1.19 ou mais novo, abaixo da 2
```

## As cinco primitivas

| Primitiva   | Como o adaptador liga                                                                                                                                                              |
| ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Contexto    | Antes de cada run o provider acrescenta o contexto (depois das notas do agente, com `agent_memory=`) e o `turn_block` como instruções, que o framework coloca depois das do agente |
| Turnos      | As mensagens novas do usuário no run são os turnos do cliente; a resposta do run é o turno do agente, com o uso (tokens de entrada, leituras e escritas de cache) e o modelo       |
| Ferramentas | `FunctionTool`s cujo modelo de entrada é o esquema JSON do kit, amarradas ao cliente                                                                                               |
| Verificação | `conversation.verify()` antes do run                                                                                                                                               |
| Transbordo  | `transferred_to_agent()` e `transferred_to_human()` registram a transferência, num workflow que passa adiante ou numa escalada para uma pessoa                                     |

## Exemplo mínimo

```python theme={null}
"""A Microsoft Agent Framework agent with the customer's memory as a context provider."""

import asyncio

from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

from niadra import AsyncNiadra, phone
from niadra.integrations.agent_framework import NiadraContextProvider

niadra = AsyncNiadra(channel="chat")


async def main() -> None:
    provider = NiadraContextProvider(niadra.conversation("thread-81", subject=phone("+5511912345678")))
    agent = Agent(
        client=OpenAIChatClient(), instructions="You are Acme's agent.", context_providers=[provider]
    )
    print((await agent.run("Where is my replacement lid?")).text)
    await niadra.close()


asyncio.run(main())
```

O mesmo código está em `examples/agent_framework_agent.py`.

## Memória do agente

`NiadraContextProvider(conversation, agent_memory=True)` põe as notas do próprio agente antes do contexto do cliente e acrescenta as duas ferramentas. Veja [Memória do agente](/concepts/agent-memory).

## Limites

* Este é o adaptador do Agent Framework, sucessor do AutoGen na linha da Microsoft. A continuação comunitária do AutoGen, o AG2 1.x, tem [adaptador próprio](/integrations/ag2); um agente do AutoGen 0.4 usa as ferramentas do kit e `conversation.context()` direto.
* Nada aqui derruba o run: sem contexto, as instruções seguem só as suas.
* Testado contra `agent-framework-core` 1.19 com o modelo substituído por um fake e a Niadra no emulador.

## Próximos passos

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="OpenAI e Azure OpenAI" href="/integrations/openai">
    o `wrap()` do cliente, para quem chama o modelo direto.
  </Card>

  <Card title="Agentes internos" href="/guides/internal-agents">
    tarefas, objetos e ações que fecham pendências.
  </Card>
</CardGroup>