微信公众号文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ，它使用的示例代码是Python ，他却发了这么一个疑问：
支持的语言对比（因为 Semantic Kernel 是用 C#开发的，所以它对 C#比较支持）如上所示。不清楚 Semantic Kernel 为什么要用 C#来开发，C#相比 Python 和 JavaScript 来说使用的人会少很多。
Semantic Kernel是微软在实践GPT 改造现有产品的过程中经验的总结，微软的产品： Bing.com , Office 365 等都是使用C# 开发的， Semantic Kernel 采用C#来开发就很自然了，大量的商业系统是使用C#、Java这样的强类型语言构建的，采用Python这样的弱类型语言构建商业系统并不多。随着ChatGPT的火爆，Prompt-tuning已经成为当前大语言模型（Large Lanugage Model，LLM）时代最流行的生产技术，使得很多人一夜之间似乎有了编程的能力。微软在这个背景下推出的一个结合LLM与传统编程技术的开源的编程框架Semantic Kernel更加切合应用开发的需求。SK 大约 是在 2023 年 3 月下旬开源，大约开源6个多月，比 LangChain 晚开源了4个月 ，其实SK 在微软内部的开发时间上要比Langchain 早的多，这也正是SK 的优良的架构和代码质量，同时制定了更为合理的插件开发规范，马上就要发布1.0 版本了。
文章在大模型支持的描述也是错误的：
Semantic Kernel 只支持 OpenAI，Azure OpenAI，HuggingFace 上的模型，而 LangChain 支持的模型要多得多。
Semantic kernel 不仅支持OpenAI， Azure OpenAI，HuggingFace上的模型， 它可以支持任何LLM， 社区已经做了很多的支持库，例如llama2、文心一言、通一千问等不集成到SK仓库，社区各自维护，具体可看我整理的Semantic kernel资源：https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel[2]：
- semantic-kernel-LLamaSharp use LLamaSharp to implement the Completion and Embedding interfaces of the semantic kernel
- semantic-kernel-ERNIE-Bot: Semantic Kernel 集成文心千帆
- DashScope.net Semantic Kernel 集成 Aliyun DashScope灵积模型服务 SDK，通义千问SDK
Semantic kernel 鼓励对大模型的支持作为单独插件独立维护，增强SK 模块化和 可维护性： https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and-memory-connectors[3]。
文章在对比Planner 和 Langchain Agent 时候的描述也是对Semantic Kernel有所微词：
目前 Semantic Kernel 就只有几种 Planner，对比 LangChain 还是比较少的，但一般的应用场景也足够用了。
Semantic kernel 还有一个基于 YAML 的 DSL 定义和执行复杂工作流的流业务流程协调程序扩展，提供灵活性，支持通用技能，包括语义函数、原生函数和需要聊天交互的技能，以更易于使用的方式进行交互。
Semantic Kernel 代表了微软在 AI 应用开发领域的探索，其功能和 LangChain 有所相似，但Semantic Kernel 是为应用开发开发人员创建的。Semantic Kernel 使构建企业AI编排器变得容易，这是Copilot Stack的中心[4]。Semantic Kernel的清晰文档和代码示例让应用程序开发人员容易理解，很容易就可以将Semantic Kernel 集成到应用程序中。
Semantic Kernel 还支持 ML 工程师和数据科学家喜爱的功能。
- 将函数链接在一起[5]
- 使用 Jupyter 笔记本[6]进行实验。 （注意：您可以使用适用于 Python 和 C# 的笔记本。对于 C#，请使用多语言笔记本[7]）。
相关链接：
- [1]Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?： https://mp.weixin.qq.com/s/moudjNN924zpcW7hcdWmdA
- [2]Semantic kernel资源：https://github.com/geffzhang/awesome-semantickernel
- [3]Semantic Kernel 贡献指南 :https://github.com/microsoft/semantic-kernel/blob/main/CONTRIBUTING.md#adding-plugins-and-memory-connectors
- [4]Copilot Stack的中心: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/#semantic-kernel-is-at-the-center-of-the-copilot-stack
- [5]将函数链接在一起: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/ai-orchestration/chaining-functions?tabs=Csharp
- [6]Jupyter 笔记本: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide/?tabs=Csharp
- [7]多语言笔记本: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/polyglot-notebooks-december-2022-release/