Framework-Vergleich
Semantic Kernel vs CrewAI
Datenbasierter Vergleich von Semantic Kernel und CrewAI nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Semantic Kernel | CrewAI |
|---|---|---|
| Sprache | C# | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 28,443 | 56,953 |
| Commits (30d) | 20 | 93 |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 5/100 | 3/100 |
| Einsteiger-Score | 3/10 | 8/10 |
| Beste Eignung | Enterprise .NET / Azure AI apps | Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen. |
Semantic Kernel
Stärken
- Enterprise-grade
- Multi-language (C#, Python, Java)
- Azure-native
Schwächen
- Steeper learning curve
- Microsoft-centric
CrewAI
Stärken
- Sehr klare Rollen- und Task-Abstraktion
- Schneller Einstieg, gute Dokumentation
- Aktive Community und Templates
Schwächen
- Weniger Kontrolle über Low-Level-Flows
- Debugging bei komplexen Crews wird unübersichtlich
Fazit
Semantic Kernel führt mit 4 Punkten
Wähle Semantic Kernel wenn: Enterprise .NET / Azure AI apps. Wähle CrewAI wenn: Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen..