Framework-Vergleich
AutoGen vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von AutoGen und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | AutoGen | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 60,385 | 28,443 |
| Commits (30d) | 0 | 20 |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 3/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups. | Enterprise .NET / Azure AI apps |
AutoGen
Stärken
- Starker Code-Execution-Loop
- Microsoft-Backing und aktive Releases
- Sehr flexibel für Forschung
Schwächen
- Steile Lernkurve
- API ändert sich häufig (v0.2 → v0.4)
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
Fazit
Semantic Kernel führt mit 4 Punkten
Wähle AutoGen wenn: Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.