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Microsoft détaille les bases vectorielles d’Agent Framework pour Python

Microsoft a présenté le 15 octobre les bases vectorielles d’Agent Framework pour Python. Reprenant les travaux de Semantic Kernel, le système combine enregistrements typés, stockage et récupération par lots, génération de plongements, filtres de recherche et fournisseurs de contexte exposant des outils aux agents.

La source ne précise pas la date de l’événement ; la période indiquée est celle de la consultation de la source.

Illustration conceptuelle de la technologie, des processeurs et des informations connectées.Illustration
Illustration symbolique

Microsoft a présenté le 15 octobre les bases vectorielles d’Agent Framework pour Python. Reprenant les travaux de Semantic Kernel, le système combine enregistrements typés, stockage et récupération par lots, génération de plongements, filtres de recherche et fournisseurs de contexte exposant des outils aux agents.

Le fournisseur d’historique peut conserver toute la conversation dans une base interrogeable tout en chargeant un contexte de travail borné dans le modèle. Microsoft précise que les API restent expérimentales et les paquets d’intégration en alpha ou bêta ; index, filtres et modes de recherche dépendent de la base.

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Microsoft détaille les bases vectorielles d’Agent Framework pour Python

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  1. · Survenu

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    Microsoft a présenté le 15 octobre les bases vectorielles d’Agent Framework pour Python. Reprenant les travaux de Semantic Kernel, le système combine enregistrements typés, stockage et récupération par lots, génération de plongements, filtres de recherche et fournisseurs de contexte exposant des outils aux agents.

Méthodologie

Les résultats sont attribués à la source, sans mesure indépendante des performances.

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  • États-Unis · Rôle du lieu: Couverture · Type de lieu: Pays ou territoire · Précision de localisation: Régionale
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Version de la taxonomie: IPTC Media Topics 2026-Q2

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