Framework-Vergleich
PydanticAI vs Semantic Kernel
Datenbasierter Vergleich von PydanticAI und Semantic Kernel nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | PydanticAI | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Sprache | Python | C# |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 20,590 | 28,660 |
| Commits (30d) | 876 | 20 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Production Python agents needing typing | Enterprise .NET / Azure AI apps |
PydanticAI
Stärken
- Type safety
- Excellent DX
- Structured outputs
Schwächen
- Young project
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 PydanticAI wenn: Production Python agents needing typing. Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps.