LangGraph vs Microsoft Semantic Kernel
Краткий вердикт
LangGraph лучше подходит для команд, создающих сложные, stateful мульти-агентные системы с тонким контролем графов состояний, особенно если они уже используют LangChain. Microsoft Semantic Kernel — выбор для корпоративных разработчиков на .NET или Python, которым нужна глубокая интеграция с экосистемой Microsoft (Azure, Copilot) и готовая инфраструктура для enterprise-приложений.
Таблица сравнения
| Критерий | LangGraph | Microsoft Semantic Kernel |
|---|---|---|
| Цена | Бесплатно (Open Source, MIT лицензия). LangSmith для мониторинга — платный (от $0.01 за трассировку). | Бесплатно (Open Source, MIT лицензия). Платные компоненты: Azure OpenAI, Azure AI Search, Copilot Studio. |
| Функциональность | Графы состояний (StateGraph), циклы, ветвления, параллельное выполнение узлов, встроенная поддержка human-in-the-loop, контроль потока через условные ребра. | Плагины (native и semantic), функции-раннеры, автоматическая оркестрация (Stepwise Planner), фильтрация истории, встроенная поддержка Azure OpenAI и Hugging Face. |
| Простота использования | Средняя. Требует понимания графов и концепции состояний. Документация хорошая, но примеры сложных сценариев редки. | Высокая для .NET-разработчиков. Понятный API, интеграция с DI-контейнерами, автоматическое управление памятью. Для Python — выше порог входа из-за меньшего числа примеров. |
| Интеграции | Нативные: LangChain, LangSmith, LangServe. Внешние: OpenAI, Anthropic, Google, Hugging Face, все провайдеры через LangChain. | Нативные: Azure OpenAI, Azure AI Search, Microsoft 365, Copilot Studio, Bing, Power Platform. Внешние: OpenAI, Hugging Face, Google (через коннекторы). |
| Производительность | Высокая для сложных графов. Оптимизирован для stateful сценариев с тысячами узлов. Нет встроенного кэширования — требуется ручная настройка. | Хорошая для стандартных сценариев. Встроенное кэширование результатов функций. Нагрузка на память выше при большом количестве плагинов. |
Детальный разбор
LangGraph
LangGraph позволяет строить графы с циклами и условными переходами, что критично для агентов, которые должны возвращаться к предыдущим шагам (например, повторный запрос к пользователю). Сильная сторона — встроенная поддержка human-in-the-loop: можно приостанавливать выполнение графа для ручного ввода. Ограничение — отсутствие встроенного планировщика (planner): разработчик сам определяет логику перехода между узлами, что увеличивает время разработки. Также нет нативной поддержки enterprise-безопасности (роли, аудит) — требуется внешняя обёртка.
Microsoft Semantic Kernel
Semantic Kernel предлагает готовые планировщики (Stepwise Planner, Sequential Planner), которые автоматически выбирают последовательность вызовов функций на основе цели пользователя. Сильная сторона — глубокая интеграция с Azure: можно использовать Azure AI Search для RAG, Azure OpenAI для моделей, а также вызывать функции Microsoft Graph (календарь, почта). Ограничение — планировщики работают предсказуемо только для простых цепочек; для сложных мульти-агентных сценариев приходится писать кастомные планеры. Также библиотека сильно завязана на экосистему Microsoft — миграция на другого провайдера облака потребует значительных переработок.
Для кого что выбрать
- LangGraph: команды, строящие сложных AI-агентов с циклическими процессами (например, агент поддержки, который уточняет данные у пользователя); проекты, уже использующие LangChain; стартапы, которым нужен полный контроль над графом состояний.
- Microsoft Semantic Kernel: корпоративные разработчики на C#/Python, интегрирующие AI в существующие Microsoft-решения (Teams, Outlook, SharePoint); проекты, где нужна готовая enterprise-инфраструктура (Azure AD, мониторинг, compliance); сценарии с простыми цепочками вызовов (например, суммаризация документов с последующим сохранением в SharePoint).
Итог
Если ваш проект — это исследовательский прототип или сложный мульти-агентный продукт с нелинейной логикой, выбирайте LangGraph. Если вы строите корпоративное приложение в экосистеме Microsoft с упором на безопасность и готовые интеграции — Semantic Kernel. Для гибридных сценариев (например, агент на LangGraph, который вызывает плагины Semantic Kernel через REST) можно комбинировать оба инструмента, но это увеличит сложность поддержки.