python-1.20.0
Microsoft Agent Framework 发布 python-1.20.0（2026-10-02）。新增 agent-framework-foundry-hosting，支持在 Foundry Responses 与 Foundry Invocations 上托管原生工作流；新增 DuckDB、SQL Server 原生向量存储连接器与 TypeSafe AI 连接器；agent-framework-core 增加响应流门控与缓冲、会话级文件访问隔离、AgentExecutor 检查点状态 TypedDict 以及技能脚本的可选 FunctionInvocationContext 注入；Foundry 与 OpenAI 客户端增加原生 computer-use 支持；Azure AI Search 支持 knowledge_source_params；新增 MongoDB agent RAG 示例。Foundry hosting 为破坏性重设计，围绕请求级 agent 工厂、持久沙箱隔离会话与可配置 Responses。
发展脉络
- 首次出现python-1.20.0Microsoft Agent Framework
- 当前判断托管层与连接器同时扩张，说明 agent 框架竞争正从「能不能调工具」转向「能不能被平台稳定托管」。Foundry hosting 的破坏性重设计意味着早期采用者需要迁移成本，也意味着微软在把 agent 运行时绑定到自家 Foundry 与 Azure 检索栈上。可验证下一信号：其他云厂商或开源框架是否跟进类似的请求级工厂与沙箱会话抽象。Agent Pulse · 分析
Microsoft Agent Framework 的 Python 包发布 1.20.0，重点是把 agent 运行时从单次调用推向可托管、可隔离、可恢复的工程形态。新增的 agent-framework-foundry-hosting 让原生工作流跑在 Foundry Responses 与 Foundry Invocations 之上，并对 Foundry hosting 做了破坏性重设计：请求级 agent 工厂、持久且沙箱隔离的会话、解析后持久化的 Invocations 运行。核心层加入响应流门控与缓冲、会话级文件访问隔离、AgentExecutor 检查点状态 TypedDict 与技能脚本的 FunctionInvocationContext 注入。连接器侧补齐 DuckDB、SQL Server 原生向量存储与 TypeSafe AI，Azure AI Search 支持 knowledge_source_params，并给出 MongoDB agent RAG 示例；Foundry 与 OpenAI 客户端加入原生 computer-use。
从变更清单看，工程重心在会话隔离、流控与检查点：会话级文件访问隔离与持久沙箱会话指向多租户下的执行边界，响应流门控与缓冲指向流式输出的背压与顺序问题，AgentExecutor 检查点 TypedDict 指向长任务中断恢复。这些是运行时语义变化，而非模型能力变化。可验证下一信号：官方文档或示例是否给出检查点恢复与沙箱会话生命周期的明确契约。
托管层与连接器同时扩张，说明 agent 框架竞争正从「能不能调工具」转向「能不能被平台稳定托管」。Foundry hosting 的破坏性重设计意味着早期采用者需要迁移成本，也意味着微软在把 agent 运行时绑定到自家 Foundry 与 Azure 检索栈上。可验证下一信号：其他云厂商或开源框架是否跟进类似的请求级工厂与沙箱会话抽象。
对使用该框架的团队，升级到 1.20.0 需要评估 Foundry hosting 的破坏性变更与迁移工作量；收益在于会话隔离、流控与检查点让 agent 更接近可运维的生产服务，降低长任务失败后的重跑成本。可验证下一信号：迁移指南与版本兼容说明是否随发布提供。
若请求级 agent 工厂与持久沙箱会话成为默认范式，agent 部署会更接近无状态服务加外部会话存储的形态。可验证下一信号：后续版本是否把会话存储、检查点后端做成可插拔接口，以及是否出现跨语言（.NET 等）对齐的同类变更。