LangGraph gegen Semantic Kernel: Welches Framework für Nebenprojekte wählen?
23. März 2026
Gut, Sie arbeiten an einem Nebenprojekt, wahrscheinlich jonglieren Sie mit APIs, Integrationen oder bauen etwas mit KI. Sie stoßen auf zwei beliebte Frameworks: LangGraph und Semantic Kernel. Beide versprechen, die Arbeit mit großen Sprachmodellen und KI-Agenten zu vereinfachen, aber welches ist wirklich das beste für Ihre Nebenprojekte? Ich habe beide seit einiger Zeit experimentell getestet und manipuliert, hier ist also meine Meinung zu langgraph vs semantic kernel.
Das Umfeld festlegen: Was sind LangGraph und Semantic Kernel?
Ein kurzer Überblick, bevor wir ins Detail gehen: Das sind die Rahmenbedingungen:
- LangGraph: Dies ist ein Python-orientiertes Toolkit, das entwickelt wurde, um KI-Workflows in Form von grafischen Strukturen zu entwerfen und auszuführen. Es ist besonders nützlich, wenn Sie modulare Pipelines für sprachliche Produkte erstellen möchten, indem Sie Modelle, Tools und menschliche Beiträge ohne die Mühe der Binding-Programmierung verknüpfen.
- Semantic Kernel: Entwickelt von Microsoft, legt dieses SDK den Schwerpunkt auf .NET-orientierte Clients (aber es erweitert sich) zur Erstellung von KI-unterstützten Anwendungen unter Verwendung von Plug-and-Play KI-Fähigkeiten und Gedächtnis. Es ist darauf ausgelegt, “Co-Pilot”-Stil-Anwendungen zu erstellen, die Modelle mit kontextbezogenem Gedächtnis und programmierbaren Fähigkeiten integrieren.
Durch dieses Prisma scheint LangGraph etwas experimenteller und datenzentrierter zu sein, während Semantic Kernel darauf ausgelegt ist, “Anwendungen” oder KI-Agenten mit einem Schwerpunkt auf Fähigkeiten und Gedächtnis zu erstellen.
LangGraph gegen Semantic Kernel: Vergleichstabelle
| Merkmal | LangGraph | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Primäre Sprache | Python | .NET (C#), sich entwickelnder Python-Support |
| Modell-Support | Jedes LLM mit API-Zugang (OpenAI, HuggingFace usw.) | OpenAI, Azure OpenAI und mehr mit Plugins |
| Workflow-Stil | Modulare, grafikbasierte Pipelines | Entwicklung von mit Gedächtnis augmentierten agenten auf Basis von Fähigkeiten |
| Speicherverwaltung | Benutzerdefinierte Knoten erforderlich; weniger Einschränkungen | Integriertes semantisches Gedächtnis (Vektorspeicher, Chatverlauf) |
| Benutzerfreundlichkeit für Nebenprojekte | Leichtgewichtig und flexibel; geringe Konfigurationsüberhead | Erfordert mehr initiale Konfiguration, aber strukturiert |
| Erweiterbarkeit | Neuen Knoten und Datenflussmuster leicht hinzufügen | Reiches Fähigkeit-Ökosystem; plugbare Connectoren |
| Community und Ökosystem | Wachsend, hauptsächlich KI-Enthusiasten in Python | Solide Unterstützung von Microsoft; bereit für Unternehmen |
| Dokumentation und Lernkurve | Knappe Docs; freundlich für Python-Entwickler | Umfassende Docs, aber steilere Lernkurve |
Codebeispiele: LangGraph und Semantic Kernel nebeneinander
LangGraph Beispiel: Einfacher Chatbot-Pipeline
from langgraph import Graph, Node
from langgraph.llms import OpenAI
# Initialisieren Sie den LLM-Knoten
llm_node = Node(OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_KEY"), name="SimpleGPT")
# Ein Knoten zur Verarbeitung der Benutzeranfrage
def preprocess(prompt: str) -> str:
return prompt.strip() + " Bitte antworten Sie gesprächig."
preprocess_node = Node(preprocess, name="PrepPrompt")
# Erstellen Sie den Graphen
g = Graph()
g.add_nodes([preprocess_node, llm_node])
g.add_edge(preprocess_node, llm_node)
# Ausführen
input_prompt = "Wie ist das Wetter heute?"
result = g.run(input_prompt)
print(f"Antwort LangGraph: {result}")
Dieses Beispiel zeigt, wie LangGraph es Ihnen ermöglicht, einen einfachen Verarbeitungsfluss zu erstellen, indem ein Preprocessing-Knoten an einen LLM-Knoten angekettet wird. Es ist sehr minimal und ermöglicht Ihnen, jede Phase explizit zu kontrollieren.
Semantic Kernel Beispiel: Einfacher Chatbot mit Gedächtnis
// Zuerst das Paket Microsoft.SemanticKernel installieren
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Memory;
using Microsoft.SemanticKernel.Orchestration;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.OpenAI;
var kernel = Kernel.Builder.Build();
kernel.Config.AddOpenAITextCompletionService("default", "YOUR_OPENAI_KEY");
var memory = new VolatileMemoryStore();
kernel.Memory.RegisterMemory(memory);
var promptTemplate = @"{{$input}}
Antworten Sie gesprächig.";
var chatFunction = kernel.CreateSemanticFunction(promptTemplate);
var context = kernel.CreateNewContext();
context["input"] = "Wie ist das Wetter heute?";
var result = await chatFunction.InvokeAsync(context);
Console.WriteLine($"Antwort Semantic Kernel: {result.Result}");
Die C#-API von Semantic Kernel legt den Fokus auf Gedächtnis und strukturierte Fähigkeiten. Sie erhalten integriertes Gedächtnis, Statuskontexte und fähigkeitsbasierte Funktionen, was ideal ist, wenn Sie mehr Kontrolle über die Antworten der KI wie in einer Anwendung haben möchten.
Leistung und praktische Überlegungen
Ehrlich gesagt hängt die Leistungsunterschied zwischen LangGraph und Semantic Kernel hauptsächlich von den Modellanbietern (OpenAI oder andere) und Ihren Nutzungsmodellen der API ab, aber einige Punkte, die Sie beachten sollten:
- Start und Entwicklungszyklus: LangGraph startet schneller. Da es sich um reines und leichtgewichtiges Python handelt, haben Sie nicht die Überlastung der .NET-Laufzeit. Für schnelles Prototyping scheint LangGraph reaktionsschneller zu sein.
- Ausführungseffizienz: Beide Frameworks haben ungefähr die gleiche Latenz der API-LMM. Die Orchestrierung von Gedächtnis und Fähigkeiten im Semantic Kernel fügt eine gewisse Überlastung hinzu, die jedoch vernachlässigbar ist, es sei denn, Sie arbeiten mit komplexen mehrstufigen Ketten.
- Skalierbarkeit: Die Architektur von Semantic Kernel ist besser geeignet, um KI-“Bots” mit verwalteten Fähigkeiten und Gedächtnis in Produktionsanwendungen zu skalieren. LangGraph ist hervorragend für experimentelle Workflows oder Datenpipelines, hat jedoch einige betriebsbereite Funktionen nicht.
- Speicherverwaltung: Wenn Ihr Nebenprojekt sich an den Benutzerkontext über Sitzungen oder Dokumente erinnern soll, bietet Semantic Kernel integrierten Support für semantisches Gedächtnis. Sie können dies in LangGraph replizieren, benötigen jedoch mehr Aufwand.
In meinen Tests mit Nebenprojekten starteten und iterierten die LangGraph-Projekte schneller, während Semantic Kernel flüssiger zu sein schien, sobald das gesamte Fähigkeiten-Set definiert und das Gedächtnis verwendet wurde. Die Wahl hängt stark davon ab, was Sie bauen möchten.
Leitfaden zur Migration: Vom einen zum anderen wechseln
Wenn Sie mit LangGraph beginnen, aber eine orchestrierte Gedächtnis- und Fähigkeitseinrichtung wie in einer Anwendung anstreben, oder wenn Sie ein Semantic Kernel-Prototyp haben, der zu schwerfällig erscheint, sollte eine Migration zwischen beiden in Betracht gezogen werden. Hier ist ein grober Fahrplan für beide Richtungen.
Von LangGraph zu Semantic Kernel
- Ihren Pipeline in Fähigkeiten umstrukturieren: Semantic Kernel organisiert die Logik in “Fähigkeiten” (Einheiten semantischer Funktionen). Identifizieren Sie die Workflow-Schritte in den LangGraph-Knoten und verwandeln Sie diese in Fähigkeitsmethoden.
- Semantisches Gedächtnis integrieren: Ersetzen Sie den ephemeren Zustand oder zustandslose Knoten durch das Gedächtnis des Kernels. Sie können die integrierten Vektorspeicher verwenden oder sich mit Ihrer bevorzugten Datenbank für persistentes Gedächtnis verbinden.
- SDK für Fähigkeiten übernehmen: Verwenden Sie semantische Funktionen anstelle von undurchsichtigen Knotenverarbeitungsfunktionen. Das bedeutet, Prompts als Vorlagen zu definieren und sie mit einem Kontext aufzurufen.
- Die Orchestrierung neu aufbauen: Nutzen Sie die Orchestrierung des Kernels, um Fähigkeiten und Gedächtnis zu verknüpfen, anstatt explizite Graphenkanten zu verwenden.
Von Semantic Kernel zu LangGraph
- Fähigkeiten in Knoten extrahieren: Zerlegen Sie Ihre Methoden für Fähigkeiten oder semantische Funktionen in unabhängige Funktionen oder aufrufbare Python-Klassen.
- Workflows in Form von Graphen neu erstellen: Kartieren Sie Ihre Orchestrierungssequenz in Knoten und Kanten von LangGraph. Dies bietet eine explizitere Kontrolle als die integrierte Kettenkompetenz.
- Speicher selbst implementieren: Da LangGraph keinen nativen Speicher hat, müssen Sie Ihre eigene Kontext- oder Statusverfolgung implementieren, möglicherweise indem Sie manuell externe Vektor-Datenbanken aufrufen.
- Vereinfachen, wo möglich: LangGraph eignet sich gut für einfache Experimente. Beseitigen Sie Unternehmensfunktionen oder fortgeschrittene Orchestrierung für schnellere Prototypen.
FAQ: Verwirrungen für Entwickler von Nebenprojekten klären
F: Kann ich Semantic Kernel mit Python verwenden?
Ja, die Unterstützung für Python in Semantic Kernel wächst, aber das Ökosystem ist in .NET/C# reifer. Wenn Sie ein Vollzeit-Python-Entwickler sind, fühlt sich LangGraph natürlicher an.
F: Welches lässt sich schneller lernen?
LangGraph gewinnt im schnellen Prototyping einfach, weil es pythonisch, minimal und weniger parteiisch ist. Semantic Kernel erfordert zuerst das Verständnis seiner Abstraktionen von Speicher und Fähigkeiten.
F: Welches hat die bessere Community-Unterstützung?
Semantic Kernel profitiert von der Unterstützung durch Microsoft und hat reges Diskussion auf GitHub und in Foren, aber LangGraph wächst schnell im IA/ML Python Bereich. Für Nebenprojekte haben beide gute, aber unterschiedliche Unterstützungswege.
F: Kann ich die beiden in demselben Projekt mischen?
Technisch ja, besonders wenn Sie die Anliegen trennen – LangGraph kann die datenintensiven Teile bearbeiten, während Semantic Kernel die speicher- oder fähigkeitsintensiven Komponenten verwaltet. Erwarten Sie einen gewissen Integrationsaufwand.
F: Sind beide bereit für die Produktion?
Semantic Kernel ist stärker auf Produktion und Unternehmens-IA-Anwendungen ausgerichtet, dank seiner Resilienz und integrierten Speicherfunktion. LangGraph ist experimenteller und ideal für Forschung, Prototypen und gelegentliches Basteln.
Letzte Gedanken
Hier ist das Prinzip: Für Nebenprojekte, die auf schnelle Iterationen, Experimentieren mit IA-Workflows und minimale Reibung ausgerichtet sind, ist LangGraph besser. Es bringt Sie mit einer graphenbasierten Verknüpfung ohne viel Umstände ins Fahrersitz.
Wenn Sie jedoch möchten, dass Ihr Nebenprojekt mehr wie ein IA-Assistent mit Speicher, Fähigkeiten und etwas durchdachtem Zurückhalten aussieht, ist Semantic Kernel die bessere Wahl. Es ist anfangs etwas schwerfälliger, aber kosteneffizient, wenn Ihre Anwendung sich an längere Sitzungen erinnern und darauf reagieren soll.
Persönlich wende ich mich an LangGraph, wenn ich kleine Hilfsprogramme oder Daten-Pipelines prototypisiere, und wechsle zu Semantic Kernel, wenn ich strukturiertere Anwendungen oder einen reicheren IA-Kontext möchte. Sie müssen basierend auf der Tiefe der IA-Logik, die Ihr Projekt benötigt, und Ihrem persönlichen sprachlichen Komfort wählen.
Bevor Sie anfangen, sehen Sie sich deren offizielle Dokumente an:
Viel Spaß beim Codieren!
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