Framework-Vergleich
LlamaIndex Agents vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von LlamaIndex Agents und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LlamaIndex Agents | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 52,471 | 28,660 |
| Commits (30d) | 28 | 20 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. | Enterprise .NET / Azure AI apps |
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
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 LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.