Framework-Vergleich
Semantic Kernel vs Agno
Datenbasierter Vergleich von Semantic Kernel und Agno nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Semantic Kernel | Agno |
|---|---|---|
| Sprache | C# | Python |
| Lizenz | MIT | MPL-2.0 |
| GitHub Stars | 28,443 | 41,675 |
| Commits (30d) | 20 | — |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 5/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 3/10 | 7/10 |
| Beste Eignung | Enterprise .NET / Azure AI apps | Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz. |
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
Agno
Stärken
- Sehr schnelle Agent-Instanziierung
- Eingebautes Memory + Storage
Schwächen
- Jüngeres Ökosystem
- Weniger Tutorials als CrewAI
Fazit
Gleichstand
Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps. Wähle Agno wenn: Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz..