Framework leve em Python para criar fluxos de trabalho multiagente com ferramentas, transferências, guardrails, sessões e tracing, compatível com OpenAI e mais de 100 LLMs.
30,2 mil5,1 milPythonMITAtualizado há 11 horas
microsoft/semantic-kernel
Um SDK para criar agentes de IA e sistemas multiagente em Python, .NET e Java, com integrações a modelos, plugins e bancos de dados vetoriais.
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- Último commit
- há 11 horas
O que é?
O Semantic Kernel é um SDK agnóstico a modelos para criar, orquestrar e implantar agentes de IA e sistemas multiagente. Ele oferece suporte a Python, .NET e Java, e funciona no Windows, macOS e Linux.
O SDK oferece conectores para modelos hospedados e locais, incluindo OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, Ollama, LM Studio e ONNX. Os agentes podem chamar ferramentas por meio de funções em código nativo, templates de prompt, especificações OpenAPI e servidores do Model Context Protocol (MCP), e agentes especializados podem colaborar em um mesmo fluxo de trabalho. As integrações com bancos de dados vetoriais incluem Azure AI Search, Elasticsearch e Chroma.
O README do projeto informa que o Semantic Kernel foi sucedido pelo Microsoft Agent Framework, recomendado para novos projetos e que inclui um guia de migração.
Recursos principais
- 01Conecta-se a modelos da OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, Ollama, LM Studio e ONNX.
- 02Cria agentes que usam ferramentas, memória e planejamento.
- 03Orquestra vários agentes especializados em um mesmo fluxo de trabalho.
- 04Amplia os recursos dos agentes com funções nativas, templates de prompt, especificações OpenAPI e MCP.
- 05Integra-se ao Azure AI Search, Elasticsearch e Chroma como bancos de dados vetoriais.
- 06Oferece suporte a entradas de texto, imagem e áudio.
Casos de uso
- Adicionar a uma aplicação existente em .NET ou Python um chatbot ou assistente que chame APIs internas.
- Criar um sistema de triagem em que vários agentes especializados lidem com cobranças, reembolsos ou solicitações de suporte.
- Executar um modelo localmente com Ollama ou ONNX, mantendo o mesmo código da aplicação.
- Combinar chamadas a LLMs com recuperação de informações em um banco de dados vetorial para responder a perguntas sobre documentos.
Início rápido
- 1
Defina sua chave de API da OpenAI ou Azure OpenAI como uma variável de ambiente
export OPENAI_API_KEY=sk-... - 2
Instale o pacote Python
pip install semantic-kernel - 3
Execute o exemplo básico de agente em Python do README
Antes de usar
- O Semantic Kernel foi sucedido pelo Microsoft Agent Framework, por isso o README direciona novos usuários para ele.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é semantic-kernel?
- Um SDK para criar agentes de IA e sistemas multiagente em Python, .NET e Java, com integrações a modelos, plugins e bancos de dados vetoriais. O Semantic Kernel é um SDK agnóstico a modelos para criar, orquestrar e implantar agentes de IA e sistemas multiagente. Ele oferece suporte a Python, .NET e Java, e funciona no Windows, macOS e Linux.
- semantic-kernel é gratuito? Qual é a licença?
- semantic-kernel é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- semantic-kernel ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de semantic-kernel foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar semantic-kernel?
- Adicionar a uma aplicação existente em .NET ou Python um chatbot ou assistente que chame APIs internas. Criar um sistema de triagem em que vários agentes especializados lidem com cobranças, reembolsos ou solicitações de suporte. Executar um modelo localmente com Ollama ou ONNX, mantendo o mesmo código da aplicação. Combinar chamadas a LLMs com recuperação de informações em um banco de dados vetorial para responder a perguntas sobre documentos.
- Como instalar semantic-kernel?
- Defina sua chave de API da OpenAI ou Azure OpenAI como uma variável de ambiente: export OPENAI_API_KEY=sk-... Instale o pacote Python: pip install semantic-kernel Execute o exemplo básico de agente em Python do README
- Onde consigo semantic-kernel?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/microsoft/semantic-kernel
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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