Framework-Vergleich
CrewAI vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von CrewAI und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | CrewAI | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 59,634 | 28,658 |
| Commits (30d) | 99 | 20 |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 3/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 8/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen. | Enterprise .NET / Azure AI apps |
CrewAI
Stärken
- Sehr klare Rollen- und Task-Abstraktion
- Schneller Einstieg, gute Dokumentation
- Aktive Community und Templates
Schwächen
- Weniger Kontrolle über Low-Level-Flows
- Debugging bei komplexen Crews wird unübersichtlich
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 CrewAI wenn: Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen.. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.