ツール、ハンドオフ、ガードレール、セッション、トレーシングを備えたマルチエージェントワークフローを構築できる、軽量なPythonフレームワーク。OpenAIを含む100種類以上のLLMに対応します。
microsoft/semantic-kernel
Python、.NET、JavaでAIエージェントやマルチエージェントシステムを構築するためのSDK。モデル、プラグイン、ベクトルデータベースと連携できます。
- スター
- 28,677
- フォーク
- 4,833
- 未解決の Issue
- 379
- 最終コミット
- 17 時間前
これは何?
Semantic Kernelは、モデルに依存せずにAIエージェントやマルチエージェントシステムを構築、オーケストレーション、デプロイするためのSDKです。Python、.NET、Javaに対応し、Windows、macOS、Linuxで動作します。
このSDKは、OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、LM Studio、ONNXなど、ホスト型モデルとローカルモデル向けのコネクタを提供します。エージェントはネイティブコード関数、プロンプトテンプレート、OpenAPI仕様、Model Context Protocol(MCP)サーバーを通じてツールを呼び出せます。また、1つのワークフロー内で専門エージェント同士が連携できます。ベクトルデータベースとの連携先には、Azure AI Search、Elasticsearch、Chromaがあります。
プロジェクトのREADMEによると、Semantic Kernelの後継はMicrosoft Agent Frameworkです。新規プロジェクトではこちらが推奨されており、移行ガイドも用意されています。
主な機能
- 01OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、LM Studio、ONNXの各モデルに接続できます。
- 02ツール、メモリ、プランニングを活用するエージェントを構築できます。
- 031つのワークフロー内で複数の専門エージェントをオーケストレーションできます。
- 04ネイティブ関数、プロンプトテンプレート、OpenAPI仕様、MCPでエージェントを拡張できます。
- 05ベクトルストアとしてAzure AI Search、Elasticsearch、Chromaと連携できます。
- 06テキスト、画像、音声の入力に対応します。
ユースケース
- 既存の.NETまたはPythonアプリケーションに、社内APIを呼び出すチャットボットやアシスタントを追加する。
- 複数の専門エージェントが請求、返金、サポートの問い合わせを処理するトリアージシステムを構築する。
- アプリケーションコードを変えずに、OllamaまたはONNXでモデルをローカル実行する。
- LLMの呼び出しとベクトルデータベースからの検索を組み合わせ、文書に関する質問応答を実現する。
クイックスタート
- 1
OpenAI または Azure OpenAI の API キーを環境変数に設定します
export OPENAI_API_KEY=sk-... - 2
Python パッケージをインストールします
pip install semantic-kernel - 3
README にある基本的な Python エージェントの例を実行します
使う前に知っておきたいこと
- Semantic Kernel は Microsoft Agent Framework に引き継がれているため、README では新規ユーザーにそちらを案内しています。
トピック
よくある質問
- semantic-kernel とは?
- Python、.NET、JavaでAIエージェントやマルチエージェントシステムを構築するためのSDK。モデル、プラグイン、ベクトルデータベースと連携できます。 Semantic Kernelは、モデルに依存せずにAIエージェントやマルチエージェントシステムを構築、オーケストレーション、デプロイするためのSDKです。Python、.NET、Javaに対応し、Windows、macOS、Linuxで動作します。
- semantic-kernel は無料で使えますか?ライセンスは?
- semantic-kernel は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- semantic-kernel は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。semantic-kernel の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- semantic-kernel は何に使えますか?
- 既存の.NETまたはPythonアプリケーションに、社内APIを呼び出すチャットボットやアシスタントを追加する。 複数の専門エージェントが請求、返金、サポートの問い合わせを処理するトリアージシステムを構築する。 アプリケーションコードを変えずに、OllamaまたはONNXでモデルをローカル実行する。 LLMの呼び出しとベクトルデータベースからの検索を組み合わせ、文書に関する質問応答を実現する。
- semantic-kernel のインストール方法は?
- OpenAI または Azure OpenAI の API キーを環境変数に設定します: export OPENAI_API_KEY=sk-... Python パッケージをインストールします: pip install semantic-kernel README にある基本的な Python エージェントの例を実行します
- semantic-kernel はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/microsoft/semantic-kernel
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
Pythonコードでアクションを記述・実行するAIエージェントを構築するための、軽量なPythonライブラリ。
リサーチ、計画、コーディング、タスク実行を行う自律型AIエージェントを、メモリ、RAG、100以上のLLMプロバイダー対応で構築できるPythonフレームワーク。
逐次・並列・グラフ・階層型のワークフローでマルチエージェントシステムを構築・連携するPythonフレームワーク。
複数のモデルとオープンソースのエージェントハーネスを選べる、ナレッジワークやソフトウェア開発向けのエージェントワークスペース。ローカルでもホスト環境でも実行できます。
AIエージェント向けのローカルファーストなMarkdownネイティブの長期記憶レイヤー。記憶を編集可能なファイルとして保存し、SQLiteとLanceDBでインデックス化します。