Semantic Kernel

github.com/microsoft/semantic-kernel ist das Repository von Semantic Kernel, einem modellunabhängigen SDK von Microsoft zum Entwickeln, Orchestrieren und Bereitstellen von KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen.

🛡️ Datenschutz: Das SDK wird von Microsoft veröffentlicht; ein Sitz ist auf den geprüften Seiten nicht genannt und nicht öffentlich dokumentiert. Als Bibliothek läuft es in der eigenen Anwendung und kann laut Repository auch mit lokalen Modellen (z. B. Ollama, ONNX) betrieben werden; bei Cloud-Modellen gelten die Bedingungen des jeweiligen Anbieters. Zertifizierungen und AVV/DPA des SDKs selbst sind nicht dokumentiert, daher sollte für personenbezogene Daten vorab ein AVV/DPA des gewählten Modellanbieters geprüft werden.

Das Tool richtet sich an Entwickler, die KI-Funktionen in Python-, .NET- oder Java-Anwendungen integrieren.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Kostenlos unter MIT-Lizenz; Modell- und Infrastrukturkosten fallen separat an.

⚙️ Technik: SDK für Python (ab 3.10), .NET und Java mit Agent-Framework, Speicher, Planung, Plugins und Multi-Agenten-Orchestrierung. Laut Repository ist Microsoft Agent Framework der Nachfolger.

👥 Zielgruppe: Softwareentwickler und Unternehmensteams mit Microsoft-nahem Technologiestack.

🔗 Integrationen: OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA, Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma, Ollama, LM Studio, ONNX sowie Plugins über OpenAPI und MCP.

📊 Funktionen: Agenten mit Werkzeugen, Speicher und Planung, Multi-Agenten-Orchestrierung, Plugin-System, Vektordatenbank-Anbindung, multimodale Unterstützung für Text, Bild und Audio.

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Mehrere Programmiersprachen, breite Modell- und Datenbankanbindung, freie Lizenz.

❌ Nachteile: Entwicklung verlagert sich auf den Nachfolger Microsoft Agent Framework, sodass für neue Projekte ein Wechsel zu prüfen ist; Einsatz erfordert Programmierkenntnisse.

Für wen geeignet?

Perfekt für Entwicklerteams, die bestehende Semantic-Kernel-Anwendungen betreiben oder KI-Agenten in Unternehmenssoftware einbetten wollen.