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複数のAIモデルと道具を組み合わせてエージェントや業務処理を構築するSDK

OSS規模スコア 311.6OSS健全度 96更新ペース 13 Commit/30日
スコアの見方

OSS規模スコアはStars・Watchers・Forks・Contributorsを対数圧縮して重み付けした現在の規模指標（上限なし）です。発掘スコアは現在のOSS規模スコアから発掘時点のOSS規模スコアを引いた値、更新ペースは直近30日Commit数、成長モメンタムは直近の観測期間におけるOSS規模スコア差、OSS健全度は取得できた更新状況・Community Health・Releaseの0〜100評価です。

Stars
28,624
主要言語
C#
ライセンス
MIT
リポジトリ最終更新
2026/10/01
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概要

Semantic Kernelは、AIモデル、アプリ内の関数、記憶、処理の流れを組み合わせてエージェントを構築するモデル非依存のSDKです。OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Faceなどへ接続し、単一の支援機能から複数の専門エージェントが協調する処理まで実装できます。.NET、Python、Javaを対象とし、MCPやOpenAPIによる拡張にも対応します。

特徴と向いている用途

公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日：

主な特徴

モデル、プラグイン、記憶をエージェントの処理としてまとめる

組み込みの接続機能で複数のLLM提供元を選び、ネイティブ関数、プロンプト、OpenAPI、MCPを道具としてエージェントへ渡せます。ベクトルデータベースとの連携、テキスト・画像・音声の処理、複数エージェントの協調、構造化した業務処理を同じSDKの構成要素として扱えます。

出典：[1]

向いている用途

既存アプリへAIエージェントを段階的に組み込みたい場合に向く

チャット応答から始め、業務関数を呼ぶプラグイン、検索用のベクトルストア、専門エージェント間の引き継ぎへ段階的に広げたいチームに向きます。モデル提供元を一つに固定せず、.NETまたはPythonのアプリケーションコード側で実行の流れを制御したい場合にも適しています。

出典：[1]

導入前の確認

対応実行環境と外部AIサービスの設定が必要になる

READMEが示す要件はPython 3.10以降、.NET 10.0以降、Java 17以降です。基本例でもAzure OpenAIまたはOpenAIの認証情報と利用可能なモデルが必要で、認証情報をソースコードへ埋め込まない管理が欠かせません。ローカル実行にはOllama、LMStudio、ONNXも選べますが、機能とモデル品質は構成によって変わります。ライセンスはMITです。

出典：[1][3]

新規採用では後継Microsoft Agent Frameworkとの比較が必要

固定版READMEは、Microsoft Agent FrameworkをSemantic Kernelの本番向け後継と位置付け、移行ガイドを案内しています。既存のSemantic Kernel資産を保守する用途と、新規にエージェント基盤を選ぶ用途を分け、APIの安定性、長期サポート、移行時期を公式資料で確認してください。確認した最新の.NET安定版リリースはdotnet-1.80.1です。

出典：[1][2]

参考にした公式資料

  1. [1]microsoft/semantic-kernel dotnet-1.80.1 — README(2026-10-04)
  2. [2]Semantic Kernel dotnet-1.80.1 release(2026-10-04)
  3. [3]microsoft/semantic-kernel dotnet-1.80.1 — LICENSE(2026-10-04)
編集部からの補足

モデル呼び出しだけでなく、道具、記憶、処理の流れまでアプリ側で組み立てたいときの設計材料がまとまっています。新規採用では、後継のMicrosoft Agent Frameworkと比較して保守期間と移行費用を先に判断してください。

3ステップで試す

  1. 1

    専用のPython環境を作る

    Python 3.10以上を使い、依存関係を既存環境から分離します。

    python3 -m venv sk-demo && . sk-demo/bin/activate
  2. 2

    Semantic Kernelを導入する

    公式Pythonパッケージを専用環境へ追加します。

    python -m pip install semantic-kernel
  3. 3

    認証情報なしでKernelを作る

    モデルや有料APIへ接続せず、Kernelの読み込みと空のサービス登録状態を確認します。

    python -c "from semantic_kernel import Kernel; k = Kernel(); print(type(k).__name__, len(k.services))"
公式READMEで確認

成長

成長の推移 · 直近30日

28,624 Stars

推移データを蓄積中です。

開発アクティビティ

直近90日・週次

Commit（直近30日）
13
Open PR
217

開発アクティビティを蓄積中です。

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  • ai
  • artificial-intelligence
  • llm
  • openai
  • sdk
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Forks
4,810
Watchers
306
Open Issues
119
Contributors
402
所有者種別
Organization
主要言語
C#
ライセンス
MIT
リポジトリ最終更新
2026/10/01
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