도구, 핸드오프, 가드레일, 세션, 트레이싱을 활용해 멀티 에이전트 워크플로를 구축하는 경량 Python 프레임워크로, OpenAI와 100개 이상의 LLM을 제공자에 구애받지 않고 지원합니다.
microsoft/semantic-kernel
Python, .NET, Java에서 모델·플러그인·벡터 데이터베이스 연동을 통해 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 SDK입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
Semantic Kernel은 모델에 구애받지 않고 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 오케스트레이션하며 배포할 수 있는 SDK입니다. Python, .NET, Java를 지원하며 Windows, macOS, Linux에서 실행됩니다.
이 SDK는 OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, Ollama, LM Studio, ONNX 등 호스팅 및 로컬 모델용 커넥터를 제공합니다. 에이전트는 네이티브 코드 함수, 프롬프트 템플릿, OpenAPI 사양, Model Context Protocol (MCP) 서버를 통해 도구를 호출할 수 있으며, 전문 에이전트들이 하나의 워크플로 내에서 협업할 수도 있습니다. 벡터 데이터베이스 연동 대상으로 Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma를 지원합니다.
프로젝트 README에 따르면 Semantic Kernel은 Microsoft Agent Framework로 대체되었습니다. 새 프로젝트에는 Microsoft Agent Framework를 사용하는 것이 권장되며 마이그레이션 가이드도 제공됩니다.
핵심 기능
- 01OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, Ollama, LM Studio, ONNX 모델에 연결합니다.
- 02도구, 메모리, 계획 기능을 사용하는 에이전트를 구축합니다.
- 03하나의 워크플로 안에서 여러 전문 에이전트를 오케스트레이션합니다.
- 04네이티브 함수, 프롬프트 템플릿, OpenAPI 사양, MCP로 에이전트를 확장합니다.
- 05Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma를 벡터 저장소로 연동합니다.
- 06텍스트, 비전, 오디오 입력을 지원합니다.
활용 사례
- 기존 .NET 또는 Python 애플리케이션에 내부 API를 호출하는 챗봇이나 어시스턴트를 추가합니다.
- 여러 전문 에이전트가 결제, 환불, 지원 요청을 처리하는 분류 시스템을 구축합니다.
- Ollama 또는 ONNX로 모델을 로컬에서 실행하면서 애플리케이션 코드는 그대로 유지합니다.
- LLM 호출과 벡터 데이터베이스 검색을 결합해 문서 기반 질의응답을 구현합니다.
빠른 시작
- 1
OpenAI 또는 Azure OpenAI API 키를 환경 변수로 설정합니다
export OPENAI_API_KEY=sk-... - 2
Python 패키지를 설치합니다
pip install semantic-kernel - 3
README의 기본 Python 에이전트 예제를 실행합니다
사용 전 알아둘 점
- Semantic Kernel은 Microsoft Agent Framework로 대체되었으므로 README에서는 신규 사용자를 해당 프레임워크로 안내합니다.
토픽
자주 묻는 질문
- semantic-kernel은(는) 무엇인가요?
- Python, .NET, Java에서 모델·플러그인·벡터 데이터베이스 연동을 통해 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 SDK입니다. Semantic Kernel은 모델에 구애받지 않고 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 오케스트레이션하며 배포할 수 있는 SDK입니다. Python, .NET, Java를 지원하며 Windows, macOS, Linux에서 실행됩니다.
- semantic-kernel은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- semantic-kernel은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- semantic-kernel은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. semantic-kernel의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.
- semantic-kernel은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 기존 .NET 또는 Python 애플리케이션에 내부 API를 호출하는 챗봇이나 어시스턴트를 추가합니다. 여러 전문 에이전트가 결제, 환불, 지원 요청을 처리하는 분류 시스템을 구축합니다. Ollama 또는 ONNX로 모델을 로컬에서 실행하면서 애플리케이션 코드는 그대로 유지합니다. LLM 호출과 벡터 데이터베이스 검색을 결합해 문서 기반 질의응답을 구현합니다.
- semantic-kernel는 어떻게 설치하나요?
- OpenAI 또는 Azure OpenAI API 키를 환경 변수로 설정합니다: export OPENAI_API_KEY=sk-... Python 패키지를 설치합니다: pip install semantic-kernel README의 기본 Python 에이전트 예제를 실행합니다
- semantic-kernel은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/semantic-kernel
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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