python-1.18.0
Microsoft Agent Framework 发布 python-1.18.0（2026-09-10）。新增 samples：Magentic 自定义 manager prompts 与 MLflow 可观测性示例（#7876、#8085）。agent-framework-core 新增共享向量存储抽象、可移植过滤器与内存向量存储（#8014、#8115），并为工具调用循环加入最大时长上限与停止原因信号（#7772），支持混合工作流调用关键字参数（#7963）。新增 Azure AI Search（#8153）、Redis HASH 与 JSON（#8156）、alpha 版 Qdrant（#8154）与 PostgreSQL/pgvector（#8155）向量存储连接器。AG-UI 增加 emit_messages_snapshot 配置（#7808），并支持持久化 AG-UI 会话的 MCP Host-history 转换（#8130）。
Development
- First Reportpython-1.18.0Microsoft Agent Framework
- Current AssessmentAgent 框架的竞争点正从编排 API 转向检索与运行时可观测性等基础设施层：统一向量存储接口降低企业替换向量数据库的锁定风险，多后端连接器覆盖云托管与自托管两类部署偏好。MLflow 示例与停止原因信号表明可观测性正被当作框架一等能力，而非事后集成。Agent Pulse · analysis
Microsoft Agent Framework 的 Python 包发布 1.18.0，核心变化是把向量存储从单一后端扩展为共享抽象层：agent-framework-core 提供统一向量存储 API、可移植过滤器与内存实现，Azure AI Search、Redis、Qdrant、PostgreSQL/pgvector 分别提供连接器，其中 Qdrant 与 PostgreSQL 标注为 alpha。工具调用循环新增最大时长上限与停止原因信号，使长任务执行具备可中断与可解释的终止条件。AG-UI 侧新增 emit_messages_snapshot 配置以抑制终端消息快照，并支持持久化会话的 MCP Host-history 转换。samples 中补充 Magentic 自定义 manager prompts 与 MLflow 可观测性示例。
共享向量存储抽象加可移植过滤器，意味着检索层从绑定单一数据库转为可替换后端，迁移成本主要落在过滤器语义与索引配置的等价性上；内存实现适合测试与本地开发。工具调用循环的最大时长上限与停止原因信号，把此前依赖外部超时或异常中断的长任务，改为框架内可观测的终止路径，便于区分正常完成与超时截断。alpha 连接器提示接口仍可能变动。
Agent 框架的竞争点正从编排 API 转向检索与运行时可观测性等基础设施层：统一向量存储接口降低企业替换向量数据库的锁定风险，多后端连接器覆盖云托管与自托管两类部署偏好。MLflow 示例与停止原因信号表明可观测性正被当作框架一等能力，而非事后集成。
对采用该框架的团队，向量存储抽象减少后端选型锁定与迁移工作量，多连接器让已有 Redis、Postgres 或 Azure AI Search 投入可复用；工具调用时长上限与停止原因降低长任务失控带来的资源与稳定性风险，MLflow 示例缩短可观测性接入路径。
可验证下一信号：Qdrant 与 PostgreSQL/pgvector 连接器是否从 alpha 转为稳定，以及共享向量存储 API 是否出现破坏性变更；工具调用循环的停止原因是否被写入标准遥测或追踪字段。