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Semantic Kernel

主流 Agent 框架实战专题:用 1 个核心问题讲清原理、取舍与落地。

一句话定位

LangGraph、Agents SDK、ADK、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等框架选型。 先比较控制流、状态、持久化、追踪、部署和生态,再比较 API 写法。

核心原理与问题解析

Semantic Kernel 的核心思想是什么?

它围绕 Kernel、Plugin/Function、Prompt、Memory 与流程把 AI 能力嵌入应用,适合 .NET 和企业集成。选型仍应比较编排、可观测和部署需求。

继续想: Plugin 与 MCP Tool 有何区别?;Process Framework 适合什么?

工程落地检查

  • 用同一个小业务闭环做选型 PoC
  • 业务状态与框架对象解耦
  • 封装模型、工具和存储适配层
  • 验证中断恢复、升级和迁移
  • 锁版本并保留 Trace 级回归

常见误区

  • 按热度或代码行数选框架
  • 把框架 Demo 当生产架构
  • 核心业务到处依赖框架私有类型

对应面试题

K11 Semantic Kernel 的核心思想是什么?

延伸资料

LangGraph · OpenAI Agents SDK · Google ADK · AutoGen