OpenAI Agents SDK чи Microsoft Agent Framework: що обрати

OpenAI Agents SDK варто перевіряти першим, коли команда будує компактний model-led application навколо Agent і Runner, використовує tools, agents-as-tools або handoffs, sessions, guardrails і вбудовані traces. Microsoft Agent Framework варто перевіряти першим, коли потрібні provider-neutral agent abstractions разом із явними graph-based workflows, middleware, checkpointing, human-in-the-loop і Microsoft ecosystem integrations. Це стартові гіпотези для prototype, а не універсальний рейтинг.

Microsoft прямо називає Agent Framework наступним поколінням AutoGen і Semantic Kernel. Тому новий Microsoft-проєкт не слід оцінювати лише за старими AutoGen team patterns. Водночас framework не виправдовує multi-agent design сам по собі: якщо задачу надійно вирішує функція, один model call або звичайний workflow, почніть із простішого baseline. Порівнюйте однаковий task contract і verified outcome, а не кількість abstractions у документації.

В OpenAI Agents SDK Agent описує instructions, tools, output type, guardrails і можливі handoffs, а Runner веде model-tool loop до terminal result. Multi-agent orchestration має два основні patterns: manager викликає specialists як tools і зберігає ownership фінальної відповіді; handoff передає активну розмову specialist. Code orchestration можна змішувати з model-led routing, не перетворюючи кожен крок на окремого agent.

Microsoft Agent Framework розділяє agents і workflows. Agent підходить для open-ended або conversational роботи з автономним tool use; workflow задає explicit execution order для кількох agents або functions. Офіційний overview описує sequential, concurrent і branching paths та state для long-running/HITL scenarios. Це ближче до application orchestration surface, але domain transaction усе одно повинен мати власний authoritative contract.

• Open-ended tool loop із одним owner → спочатку OpenAI Agent/Runner.
• Явний graph, branches і coordinated functions/agents → спочатку Microsoft Workflow.
• Conversation переходить до specialist → OpenAI handoff є прямим primitive.
• Deterministic process із вузькими AI-кроками → звичайний workflow лишається обов’язковим baseline.

Для наявного AutoGen або Semantic Kernel застосунку Microsoft Agent Framework має стратегічну перевагу: його створили ті самі команди як прямого successor, а документація надає окремі migration guides. Але спорідненість не гарантує drop-in migration. Зафіксуйте inventory agents, teams/plugins, message types, state, termination, model clients, middleware, telemetry та deployment bindings; потім складіть mapping і список semantic gaps.

Не змішуйте migration proof із greenfield framework bake-off. Спочатку перенесіть один representative read-only slice та доведіть parity на старому regression corpus. Окремо порівняйте цей slice з мінімальною реалізацією на OpenAI Agents SDK. Якщо одразу змінити framework, model, prompts і tools, команда не знатиме, що спричинило quality або cost delta. Старий AutoGen route має rollback до моменту verified cutover.

OpenAI Agents SDK використовує Responses API за замовчуванням для OpenAI models, але документує model abstraction та non-OpenAI integrations. Microsoft Agent Framework позиціонує extensive model/provider support як одну з успадкованих enterprise capabilities. В обох випадках portability треба довести, а не вивести з interface: tool schema, structured output, streaming events, usage, retries, safety behavior і context semantics різняться між providers.

Створіть власний ModelProfile з capability flags, approved regions, data policy, timeout, token/cost accounting і fallback rules. Заміна provider проходить той самий eval corpus, що й framework upgrade. Якщо fallback model не підтримує потрібний tool або schema, run має завершитися explicit unsupported state, а не непомітно перейти до текстової імітації дії.

OpenAI Sessions зберігають conversation history між runs; server-managed conversation state також можна зв’язувати через conversation identifiers. Microsoft Agent Framework описує session-based state та workflow checkpointing для pause/resume і long-running execution. Це runtime conveniences, не business authority. Order, entitlement, approved refund або deployed revision залишаються в domain system.

Кожен checkpoint зберігає schema version, workflow/framework version, tool fingerprints, granted scopes, pending approvals і external references. Timeout після side effect не можна лікувати blind retry після resume: спочатку read-after-write reconciliation за idempotency key. Несумісний in-flight state переходить у migration або operator review; framework не має самостійно вгадувати нову форму transaction.

OpenAI SDK надає input, output і tool guardrails та interruption для approval-capable tools. Microsoft Agent Framework описує middleware і human-in-the-loop у workflows. Ці hooks корисні для pause, validation і review UI, але жоден із них не замінює business authorization. Перед consequential tool call application policy перевіряє authenticated actor, tenant, resource, exact payload, scopes, expiry та fresh preconditions.

Approval прив’язується до hash payload і tool version; після resume identity та authoritative state перевіряються повторно. Model, specialist або workflow node не можуть розширити власні permissions через prompt чи shared message. Permission service outage для write path має fail closed. Вхід від іншого agent, retrieved document або MCP tool залишається untrusted data до schema, provenance і policy checks.

OpenAI Agents SDK має built-in tracing для generations, tools, handoffs і guardrails; Microsoft Agent Framework документує telemetry та middleware surface. Не дозволяйте framework trace стати єдиним audit ledger. Власний RunEvent envelope повинен містити task/run ID, framework/version, model, active agent/node, state version, tool fingerprint, policy verdict, usage, latency, retry, terminal reason і verified business outcome.

Prompts, messages, tool arguments і traces можуть містити PII або secrets. До pilot перевірте redaction, sampling, retention, tenant isolation, export destination і поведінку при telemetry outage. Eval corpus вимірює task success, unsupported claims, schema validity, prohibited actions, duplicate side effects, recovery, reviewer corrections, latency і full cost per accepted outcome. Trace пояснює trajectory, але не засвідчує правильність власного результату.

Візьміть 30–50 representative cases як engineering corpus, не як статистичну обіцянку. Реалізуйте однакові TaskContract, ToolContract, PolicyDecision і TerminalResult. Prototype A використовує мінімальний OpenAI Agent/Runner; prototype B — мінімальний Microsoft agent або workflow відповідно до task shape. Залиште однаковими model де практично, fixtures, tools, budgets і acceptance rubric.

Інжектуйте malformed tool output, prompt injection, permission revocation, timeout до і після side effect, process restart, corrupted checkpoint, expired approval, provider rate limit, telemetry outage і non-terminating delegation. Порівнюйте verified completion, severe-error rate, recovery time, operator load, p95 latency та cost per accepted outcome. Окремо виконайте exit drill: зупиніть нові runs, reconcile in-flight work і перенесіть task через framework-neutral contracts.

Rollout: offline replay → shadow → read-only canary → bounded reversible writes. Promotion потребує прийнятної якості critical slices, нуль unauthorized side effects, відтворюване recovery та документований rollback. Рішення фіксується versioned ADR зі scope і review date, бо обидва frameworks активно розвиваються; capability matrix цієї сторінки є snapshot на 2026-08-24.

Обирайте OpenAI Agents SDK, якщо команда хоче малий Python/TypeScript agent layer, OpenAI Responses є природним runtime, а manager/handoff patterns, sessions, guardrails і tracing покривають orchestration. Обирайте Microsoft Agent Framework, якщо потрібна єдина agent/workflow surface, явний graph, middleware, checkpointed HITL, provider breadth або керована еволюція з AutoGen/Semantic Kernel.

Обирайте neither, якщо workflow детермінований і не потребує autonomous planning. Найкращий proof — не feature checklist, а здатність команди пояснити для кожного failure: хто володіє state, хто має authority, який terminal result правдивий і як повернутися до known-good version без дубльованої зовнішньої дії.