Semantic Kernel 2026 评测：功能、定价、替代方案

Semantic Kernel 是谁开发的？它现在的走向如何？

Semantic Kernel 是什么？

• Kernel：持有已注册的 AI 服务（对话补全、embeddings）、插件和配置的中央对象——每个 Semantic Kernel 应用都会构建一个
• Plugins：带有元数据标注（Python 中的 @kernel_function，C# 中的 `[KernelFunction]`）的原生代码函数或提示词模板，模型可以发现并调用它们——相当于其他框架中的 "tools"
• Planners：决定调用哪些插件以满足请求的逻辑；现代默认方式依赖模型提供商的原生 function calling（FunctionChoiceBehavior.Auto()），而非旧的专用规划器类
• 向量存储连接器（内存）：用于在受支持的向量数据库间存储和检索 embeddings 的标准接口，用于检索增强生成
• Process Framework：构建在 Kernel 之上的工作流抽象，用于更长时间、多步骤的业务流程
• 企业级组件：面向生产环境 Azure 部署设计的内置过滤器、可观测性与遥测钩子，以及结构化日志

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())

Semantic Kernel 收费吗？

• Semantic Kernel（SDK）：永久免费，MIT license，可自托管或云端部署，框架本身无使用上限
• 模型 API 成本：按你连接的 LLM 提供商（Azure OpenAI Service、OpenAI 等）按量付费——Semantic Kernel 本身不托管也不转售模型访问权限
• Azure 托管成本（可选）：部署到 Azure App Service、Azure Functions 或 Azure Kubernetes Service 需支付标准 Azure 计算费用——Semantic Kernel 并不要求使用 Azure，但微软自身的示例和企业级组件默认假定使用 Azure
• 向量数据库成本（可选）：为内存/RAG 场景连接 Azure AI Search 或其他向量存储，需支付该服务自身独立的费用
• 支持：微软对现有 Semantic Kernel 部署承诺的维护窗口（关键错误修复和安全补丁）至少持续到 2027 年，除现有的微软或 Azure 协议外不产生额外费用

如何安装并开始使用 Semantic Kernel？

1. 1
   为你的语言安装 SDK：dotnet add package Microsoft.SemanticKernel（.NET）、pip install semantic-kernel（Python），或添加 com.microsoft.semantic-kernel 依赖（Java）。
2. 2
   将你的模型提供商凭据设置为环境变量或配置——Semantic Kernel 本身不提供模型访问权限；请连接 Azure OpenAI、OpenAI 或其他受支持的连接器。
3. 3
   创建一个 Kernel，添加一个 AI 服务（例如 .NET 中的 AddAzureOpenAIChatCompletion 或 Python 中的 AzureChatCompletion），并注册模型可以调用的插件。
4. 4
   启用自动 function calling（FunctionChoiceBehavior.Auto()），使模型可以直接调用已注册的插件，而无需编写专用的规划器。
5. 5
   对于全新项目，请评估是否应直接使用 Microsoft Agent Framework——微软官方指定的继任产品，自 2026 年 4 月起正式提供——而不是在已进入维护模式的 SDK 之上构建。
6. 6
   阅读 Semantic Kernel 官方文档和 GitHub 仓库以获取最新的 API 参考和迁移指南。

谁适合使用 Semantic Kernel？

什么情况下不应使用 Semantic Kernel？

• 2026 年在没有现有 Semantic Kernel 投入的情况下从零开始——直接使用微软官方的通用可用继任产品 Microsoft Agent Framework，而不是在已进入维护模式的 SDK 之上构建
• 不在 .NET/Azure 生态系统中的团队，会从 LangChain 或 LlamaIndex 周围更大的社区、教程和集成目录中受益
• 需要 AutoGen/AG2 风格的特定多智能体对话模式——多个命名智能体在群聊中辩论或协商——而非单一 kernel 调用插件的项目
• 轻量级脚本或原型，直接调用模型提供商 API 比采用 Kernel/插件/规划器抽象更简单
• 仅当你已有可运行的生产部署，且承诺的支持窗口能覆盖你的时间表时，才使用 Semantic Kernel，而不是中途切换

Semantic Kernel 与替代方案对比

评估 Semantic Kernel 时的常见误区

常见问题

资料来源

相关阅读

• LangChain 评测：功能、定价、替代方案 ——最大的通用型替代方案，Python/JavaScript 优先，社区比 Semantic Kernel 更大。
• AutoGen 评测：微软的多智能体框架 ——Microsoft Agent Framework 与 Semantic Kernel 融合的另一个 Microsoft Research 项目。
• CrewAI 评测：基于角色的多智能体框架 ——围绕基于角色的智能体"团队"而非 kernel/插件模型构建的 Python 优先替代方案。
• LangGraph 评测：功能、定价、替代方案 ——面向需要明确状态管理、循环或人工介入控制的团队的基于图的智能体运行时。
• LlamaIndex 评测：RAG 框架对比 ——面向主要需求为文档索引和 RAG 的团队的检索优先替代方案。
• 本地 LLM 软件目录 ——本文所属的本地 AI 工具完整目录，包括 Semantic Kernel 在智能体框架中的定位。