Framework-Vergleich

Haystack vs Semantic Kernel

Datenbasierter Vergleich von Haystack und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.

Haystack

deepset's pipeline framework for search and agents.

3/ 100 AGI
GitHub

Semantic Kernel

Winner

Microsoft's enterprise SDK for AI orchestration.

4/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftHaystackSemantic Kernel
SprachePythonC#
LizenzApache-2.0MIT
GitHub Stars26,18828,443
Commits (30d)23820
Autonomie3/1004/100
Multimodalität2/1003/100
Production4/1005/100
Einsteiger-Score4/103/10
Beste EignungSearch-heavy agent appsEnterprise .NET / Azure AI apps

Haystack

Stärken
  • Pipelines are explicit
  • Strong eval tooling
Schwächen
  • Agent layer is younger than RAG

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 Haystack wenn: Search-heavy agent apps. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.