Framework-Vergleich
LangGraph vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 43,187 | 28,660 |
| Commits (30d) | 88 | 20 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 5/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | Enterprise .NET / Azure AI apps |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
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 LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.