Updated april 2026
Microsoft Semantic Kernel for Multi-Agent Systems
Microsoft · MIT · primary language multi · token-overhead ×1.2
15-axis capability scores
- Sequential workflows8/10
- Parallel workflows7/10
- Hierarchical workflows8/10
- Adaptive workflows7/10
- State management8/10
- Human-in-the-loop7/10
- Python support8/10
- TypeScript support0/10
- .NET / Java support10/10
- MCP support7/10
- A2A support5/10
- Observability9/10
- Deployment flexibility9/10
- Maturity8/10
- Learning curve (higher = easier)6/10
Tokens per task
Microsoft Semantic Kernel draagt een ×1.2 token-overhead-factor tegen een 1,0-baseline (LangGraph). Voor een workload van 50.000 taken per maand op 15.000 base tokens, is dat ongeveer 900.0M tokens per maand voor HITL of multi-agent fan-out.
Voer de wizard uit voor een gekalibreerde schatting tegen uw workload en gekozen model.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi levert een hello-world ZIP met 2 agents voor Microsoft Semantic Kernel (Dockerfile, vastgelegde dependencies, README, MIT-licentie). Gegenereerd wanneer u de wizard voltooit.
Closest alternatives
- Google Agent Development Kit
×1.2 overhead · python
- AutoGen / AG2
×2.5 overhead · python
- Haystack
×1.3 overhead · python
Ready to commit to Microsoft Semantic Kernel?
Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.
Start the selector