Updated апрель 2026 г.
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 имеет ×1.2 коэффициент накладных расходов токенов относительно базовой линии 1,0 (LangGraph). Для нагрузки 50 000 задач в месяц при 15 000 базовых токенов это примерно 900.0M токенов в месяц до HITL или мультиагентного fan-out.
Запустите мастер для калиброванной оценки против вашей нагрузки и выбранной модели.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi поставляет ZIP hello-world с 2 агентами для Microsoft Semantic Kernel (Dockerfile, закреплённые зависимости, README, лицензия MIT). Генерируется при завершении мастера.
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