Semantic Kernel 2026: recursos, preços e alternativas

Quem criou o Semantic Kernel, e o que acontece com ele agora?

O que é o Semantic Kernel?

• Kernel: o objeto central que mantém os serviços de IA registrados (chat completion, embeddings), plugins e configuração — toda aplicação Semantic Kernel constrói um
• Plugins: funções de código nativo ou templates de prompt, marcados com metadados (@kernel_function em Python, `[KernelFunction]` em C#), que o modelo pode descobrir e chamar — o equivalente de "tools" em outros frameworks
• Planners: lógica que decide quais plugins invocar para atender a uma solicitação; o padrão atual depende do function calling nativo do provedor do modelo (FunctionChoiceBehavior.Auto()) em vez das antigas classes de planner dedicadas
• Conectores de banco de dados vetorial (memória): interfaces padrão para armazenar e recuperar embeddings em bancos vetoriais compatíveis, usadas para geração aumentada por recuperação
• Process Framework: uma abstração de fluxo de trabalho construída sobre o Kernel para processos de negócio mais longos e de múltiplas etapas
• Componentes corporativos: filtros integrados, hooks de observabilidade e telemetria, e logging estruturado voltados para implantações de produção no Azure

import asyncio
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion
from semantic_kernel.connectors.ai.function_choice_behavior import FunctionChoiceBehavior
from semantic_kernel.contents.chat_history import ChatHistory
from semantic_kernel.functions import kernel_function

class LightsPlugin:
    @kernel_function(description="Turns a light on or off")
    def change_state(self, is_on: bool) -> str:
        return f"Light is now {'on' if is_on else 'off'}"

async def main():
    kernel = Kernel()
    kernel.add_service(AzureChatCompletion(deployment_name="gpt-4o-mini", api_key="...", base_url="..."))
    kernel.add_plugin(LightsPlugin(), plugin_name="Lights")

    history = ChatHistory()
    history.add_user_message("Turn on the light")

    chat = kernel.get_service(type=AzureChatCompletion)
    result = await chat.get_chat_message_contents(
        chat_history=history,
        settings=AzureChatCompletion.get_prompt_execution_settings_class()(
            function_choice_behavior=FunctionChoiceBehavior.Auto()
        ),
        kernel=kernel,
    )
    print(result[0])

asyncio.run(main())

Quanto custa o Semantic Kernel?

• Semantic Kernel (o SDK): gratuito para sempre, licença MIT, hospedado localmente ou na nuvem, sem limites de uso no framework
• Custos de API do modelo: pagamento por uso conforme o provedor de LLM conectado (Azure OpenAI Service, OpenAI e outros) — o Semantic Kernel não hospeda nem revende acesso a modelos
• Custos de hospedagem no Azure (opcional): implantar no Azure App Service, Azure Functions ou Azure Kubernetes Service tem o preço padrão de computação do Azure — o Semantic Kernel não exige o Azure, mas os próprios exemplos e componentes corporativos da Microsoft assumem isso por padrão
• Custos de banco de dados vetorial (opcional): conectar o Azure AI Search ou outro banco vetorial para memória/RAG tem seu próprio preço separado
• Suporte: a janela de manutenção garantida pela Microsoft (correções críticas e atualizações de segurança) para implantações existentes do Semantic Kernel vai pelo menos até 2027, sem custo adicional além dos acordos existentes com a Microsoft ou o Azure

Como instalar e começar com o Semantic Kernel?

1. 1
   Instale o SDK para sua linguagem: dotnet add package Microsoft.SemanticKernel (.NET), pip install semantic-kernel (Python), ou adicione a dependência com.microsoft.semantic-kernel (Java).
2. 2
   Defina as credenciais do seu provedor de modelo como variáveis de ambiente ou configuração — o Semantic Kernel não fornece acesso a modelos por conta própria; conecte o Azure OpenAI, OpenAI ou outro conector compatível.
3. 3
   Crie um Kernel, adicione um serviço de IA (por exemplo, AddAzureOpenAIChatCompletion em .NET ou AzureChatCompletion em Python), e registre os plugins que o modelo deve poder chamar.
4. 4
   Ative o function calling automático (FunctionChoiceBehavior.Auto()) para que o modelo invoque plugins registrados diretamente, sem escrever um planner dedicado.
5. 5
   Para um projeto totalmente novo, avalie se vale começar diretamente no Microsoft Agent Framework — o sucessor declarado pela Microsoft, disponível de forma geral desde abril de 2026 — em vez de construir sobre um SDK já em modo de manutenção.
6. 6
   Leia a documentação oficial do Semantic Kernel e o repositório no GitHub para a referência de API atual e os guias de migração.

Para quem é o Semantic Kernel?

Quando você NÃO deve usar o Semantic Kernel?

• Começar do zero em 2026 sem investimento existente em Semantic Kernel — vá direto para o Microsoft Agent Framework, o próprio sucessor com disponibilidade geral da Microsoft, em vez de construir sobre um SDK em modo de manutenção
• Um time fora do ecossistema .NET/Azure que se beneficiaria da comunidade, dos tutoriais e do catálogo de integrações mais amplos do LangChain ou do LlamaIndex
• Um projeto que precisa especificamente de padrões de conversa multiagente ao estilo AutoGen/AG2 — agentes nomeados debatendo ou negociando em um chat em grupo — em vez de um único kernel chamando plugins
• Um script leve ou protótipo em que uma chamada direta à API do provedor do modelo é mais simples do que adotar a abstração Kernel/plugin/planner
• Use o Semantic Kernel em vez de trocar no meio do projeto apenas quando já houver uma implantação de produção funcionando e a janela de suporte garantida cobrir seu cronograma

Semantic Kernel vs. alternativas

Erros comuns ao avaliar o Semantic Kernel

Perguntas frequentes

Fontes

Leituras relacionadas

• Análise do LangChain: recursos, preços, alternativas — a maior alternativa de propósito geral, Python/JavaScript-first, com uma comunidade maior que o Semantic Kernel.
• Análise do AutoGen: o framework multiagente da Microsoft — o outro projeto da Microsoft Research que o Microsoft Agent Framework converge com o Semantic Kernel.
• Análise do CrewAI: framework multiagente baseado em papéis — uma alternativa Python-first construída em torno de "crews" de agentes baseadas em papéis, em vez de um modelo kernel/plugin.
• Análise do LangGraph: recursos, preços, alternativas — um mecanismo de agentes baseado em grafos para times que precisam de controle explícito de estado, ciclos ou humano no circuito.
• Análise do LlamaIndex: comparativo de frameworks RAG — uma alternativa focada em recuperação para times cuja principal necessidade é indexação de documentos e RAG.
• Diretório de software LLM local — o catálogo completo de ferramentas de IA local ao qual este artigo pertence, incluindo onde o Semantic Kernel se encaixa entre os frameworks de agentes.