Framework-Vergleich
LangChain vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von LangChain und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangChain | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 144,072 | 28,443 |
| Commits (30d) | 147 | 20 |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 4/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | General-purpose agent and RAG apps | Enterprise .NET / Azure AI apps |
LangChain
Stärken
- Huge ecosystem
- Active development
- Many integrations
Schwächen
- API churn
- Heavy abstractions
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
Fazit
Gleichstand
Wähle LangChain wenn: General-purpose agent and RAG apps. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.