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title: Semantic Kernel — 競合分析
last_updated: 2026-05-09
status: stable
sources:
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/kernel
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/plugins/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/ai-services/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/agent-orchestration/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/process/process-framework
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://github.com/microsoft/semantic-kernel
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://pypi.org/project/semantic-kernel/
    accessed: 2026-05-09
  - url: https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/
    accessed: 2026-05-09
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# Semantic Kernel — 競合分析

## TL;DR

Semantic Kernel (Microsoft) は C# / Python / Java の 3 言語で同等の API を提供する、MIT ライセンスのオープンソース agent SDK。**Kernel** を中心とした Dependency Injection コンテナに **Plugin** (= ツール / API 集合) と **AI Service** (= LLM プロバイダ) を接続し、LLM の function calling を通じて自律的なタスク実行を行う。その上に **Agent Framework** (ChatCompletionAgent / OpenAIAssistantAgent / AzureAIAgent) と **Process Framework** (step ベースのステートフルワークフロー) を積み重ねた 3 層構造を持つ。v1.41.3 (2026-04-28) が最新 Python 版、.NET は dotnet-1.75.0 (2026-04-29) が最新。Reyn との最大の差異は 2 点: (1) **遷移制御が LLM の自律的な function calling に委ねられており P4 相当の OS レベル候補制約がない**、(2) **企業エコシステム統合 (Azure OpenAI / Azure AI Foundry / Microsoft 365 Copilot / .NET DI) が設計の中心にある**。

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## 1. コアアーキテクチャ

### 全体スタック

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Process Framework (step ベースのステートフルワークフロー)
    ↓
Agent Framework (ChatCompletionAgent / OpenAIAssistantAgent / AzureAIAgent / 5 種オーケストレーション)
    ↓
Kernel (DI コンテナ + middleware/filter チェーン) ← 不変コア
    ↓
Plugins (native / OpenAPI / MCP Server) + AI Services (Azure OpenAI / OpenAI / Google / Anthropic / Hugging Face / Ollama 等)
```

Semantic Kernel は「ライトウェイトなミドルウェア」として位置付けられており、既存コードベースへの段階的な AI 統合を優先する設計哲学を持つ。

### Kernel (= 不変コア)

Kernel は Semantic Kernel の中心コンポーネントで、**Dependency Injection コンテナ**として機能する。登録された Services (AI サービス、ロギング、HTTP クライアント等) と Plugins (= ツール集合) を一元管理し、プロンプト実行・function calling・レスポンス解析を orchestrate する。

- C# では `IServiceCollection` / `IHostBuilder` の ASP.NET Core DI パターンと完全に統合できる
- Python では `Kernel()` インスタンスに `add_service()` / `add_plugin()` で登録する
- Java では `Kernel.builder()` で構築する

### LLM の役割

Semantic Kernel における LLM は **function calling** (= OpenAI / Azure OpenAI のネイティブ機能) を通じてプラグイン関数を選択・実行する。`FunctionChoiceBehavior.Auto()` を設定すると LLM は登録済みの Plugin functions の中から必要なものを自律的に選択・順序決定・繰り返し呼び出しする。

**Reyn との差異**: Reyn の P4 では OS が次遷移候補を明示提示し LLM はそこからのみ選択する。Semantic Kernel では LLM が function calling で自律的に関数を決定するため、どの関数を何回呼ぶかの上限・順序はデフォルトでは LLM に委ねられる (**[Inferred: filters / middleware でインターセプト可能だが標準的な候補制限機構ではない]**)。

### Middleware / Filters

Kernel は実行チェーンに **Filter** (= middleware) を挿入できる。Function Invocation Filter / Prompt Render Filter / Auto Function Invocation Filter の 3 種類があり、各関数呼び出し前後に処理 (ロギング、responsible AI チェック、キャンセル) を挟める。

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## 2. ワークフロー単位

### Agent Framework

2024-09 に追加された Agent Framework は以下の agent 型を提供する:

| Agent 型 | 説明 |
|---|---|
| `ChatCompletionAgent` | Kernel + システムプロンプト + Plugin で定義される汎用 agent。C#/Python/Java 対応 |
| `OpenAIAssistantAgent` | OpenAI Assistants API (thread / run / file attachment) を利用する agent。C#/Python 対応 |
| `AzureAIAgent` | Azure AI Foundry の Hosted Agent サービスを利用する agent。クラウドデプロイ向け |
| `OpenAIResponsesAgent` | OpenAI Responses API を利用する agent |

### マルチエージェントオーケストレーション

Agent Framework は 5 種類のオーケストレーションパターンを提供する (ただし experimental 段階):

| パターン | 説明 |
|---|---|
| **Concurrent** | 全 agent に同一タスクをブロードキャスト。結果を独立に収集 |
| **Sequential** | agent の結果を次の agent に順次渡すパイプライン |
| **Handoff** | コンテキストやルールに基づいて動的に制御を別 agent へ委譲 |
| **Group Chat** | 全 agent が group conversation に参加。group manager が調整 |
| **Magentic** | MagenticOne (Microsoft Research) 由来の汎用マルチエージェント協調 |

**重要**: これら orchestration patterns は .NET/Python で利用可能だが **Java SDK では未対応** (2026-05 時点)。また全パターンとも experimental であり、GA 前に API 変更の可能性がある。

### Process Framework

Process Framework は **step ベースのビジネスプロセス自動化**を目的とした別レイヤーで、現在 experimental 段階にある。

- **Process**: step の集合体。ビジネスゴールを達成するための構造化ワークフロー
- **Step**: KernelFunction を呼び出す活動単位。入出力が定義される
- **Event-driven routing**: CloudEvents 類似のイベントとメタデータで step 間の遷移をトリガー
- **ユースケース例**: 口座開設フロー (信用スコア → 不正検知 → アカウント作成)、フードデリバリー注文フロー、サポートチケット対応フロー

Process Framework は OpenTelemetry による監査機能を宣伝しているが、LangGraph の Checkpointer に相当する **組み込みの永続化・クラッシュ回復機構は公式ドキュメントに記載がない** (**[Inferred: サンプルは .NET/Python 向けに GitHub に存在するが persistence の詳細は不明]**)。

### Reyn との対応関係

| Reyn 概念 | SK 対応物 | 差異 |
|---|---|---|
| Phase | Step (Process) または Agent (Agent Framework) | Phase は input_schema + instructions のみ宣言 (P1)。SK の Step は KernelFunction を直接実行 |
| Skill (graph) | Process (event-driven routing) または Orchestration pattern | Reyn Skill は OS が graph を管理。SK Process は event 送受信で遷移を決定 |
| OS (runtime) | Kernel (DI コンテナ) + Agent/Process runtime | Reyn OS は skill-agnostic (P7)。SK Kernel は plugin 名・function 名を直接参照する |
| Control IR | Function calling (LLM が直接関数を選択) | Reyn は OS が candidate set を提示し LLM が選択 (P4)。SK は LLM が任意に関数を選択 |
| Workspace | 会話履歴 (ChatHistory) + オプション persistence | Reyn はファイルベース SSoT (P5)。SK は基本的にインメモリ会話履歴 |

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## 3. 信頼性・回復力

### ループ境界・上限制御

Semantic Kernel は LLM の function calling ループに対する **標準的なループ上限機構を公式ドキュメントに明示していない** (**[Inferred: Filter で function invocation 回数をインターセプト可能だが、開発者が実装する必要がある]**)。OpenAI のガイドラインでは「1 API コールあたり最大 20 ツールまで推奨 (10 以下が理想)」とされており、SK ドキュメントはこれを引用している。

### エラー伝播・リトライ

- Filter / middleware でエラーをインターセプトし、リトライロジックを実装可能
- Agent Framework のレベルでは自動リトライは組み込まれていない (**[Inferred: docs に明示なし]**)
- Process Framework の Step 失敗時の挙動は event-driven routing で定義可能 (エラーイベントで別 step へ遷移)

### チェックポインター / クラッシュ回復

LangGraph の Checkpointer に直接対応するメカニズムは Semantic Kernel には存在しない。状態の永続化手段として:

- **ChatHistory**: 会話履歴をシリアライズして外部 DB に保存するアプリケーション実装パターン
- **OpenAI Assistant API thread**: OpenAIAssistantAgent 使用時は OpenAI プラットフォームが thread を管理 (= クラウド側に状態が残る)
- **AzureAIAgent**: Azure AI Foundry の Hosted Agent サービスがクラウド側で状態を管理

**組み込みの WAL / forward-replay 機構は存在しない**。クラッシュ後の回復は利用者が実装する責任がある。

### Weak LLM 対応

SK には weak LLM 向けの特別な attractor 対策機構はない。対応策はスキル作者に委ねられる:
- structured output (response_format) による出力スキーマ強制 (LLM プロバイダ側の機能を利用)
- Filter で invalid な function call をインターセプトして拒否・リトライ

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## 4. Stdlib・標準装備

### 組み込み Plugin / Connector

Semantic Kernel は公式ドキュメントで以下の組み込みプラグインと統合を言及している:

| カテゴリ | 内容 |
|---|---|
| **Plugin 定義方式** | Native code (KernelFunction 属性/デコレータ)、OpenAPI specification import、MCP Server import の 3 方式 |
| **MCP 統合** | Kernel を MCP Server としてエクスポート可能 (Python: `kernel.as_mcp_server()`)。外部 MCP Server を Plugin として import も可能 |
| **Vector Store / Memory** | Azure AI Search、Qdrant、Chroma、Pinecone 等の Vector DB との統合 (embedding generation service 経由) |
| **Core Plugins** | TimePlugin (時刻取得)、ConversationSummaryPlugin (会話要約)、HttpPlugin (HTTP 呼び出し) 等 |
| **Microsoft 365 連携** | Microsoft Graph API Plugin のサポート (OpenAPI spec import 経由) |

### AI Service 対応

Kernel は以下の LLM プロバイダを抽象化して接続できる (主要なもの):

- **Azure OpenAI**: 最も手厚くサポートされている一級市民
- **OpenAI**: GPT 系モデル、Assistants API
- **Google**: Gemini / Vertex AI
- **Anthropic**: Claude (Python SDK 経由)
- **Hugging Face**: オープンモデル
- **Ollama**: ローカルモデル
- **その他**: Mistral AI、Amazon Bedrock 等

**マルチモーダル**: Chat completion / Text generation / Embedding / Text-to-image / Audio の各サービスを Kernel に追加可能 (**Java SDK はモダリティ対応が C#/Python より限定的**)。

### Telemetry / Observability

Semantic Kernel は **OpenTelemetry** を公式統合として提供する。Kernel レベルで以下を計測可能:

- LLM 呼び出しのレイテンシ・トークン使用量
- Function invocation のスパン
- Prompt rendering のスパン

Process Framework のドキュメントも「Full Control and Auditability: Open Telemetry による監査」を key feature として挙げている。ただし **Reyn の P6 (append-only event log + replay capable) に相当する構造化イベントログは存在しない**。

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## 5. Enterprise 機能

### Azure ネイティブ統合

Semantic Kernel は Microsoft のエンタープライズエコシステムとの統合を設計の中心に置いている:

- **Azure OpenAI Service**: SK の最優先 LLM バックエンド。プライベートエンドポイント / カスタムドメイン / VNet 統合が Azure 側で提供される
- **Azure AI Foundry**: `AzureAIAgent` により、クラウドホスト型エージェントのデプロイ・スケーリング・監視を Foundry プラットフォーム上で実行可能
- **Azure AI Search**: Vector Store として Kernel に組み込み可能
- **Microsoft 365 Copilot**: SK の Plugin アーキテクチャは OpenAPI spec を共有することで Copilot 拡張と互換性がある (SK 公式ドキュメントで明示)

### セキュリティ・コンプライアンス

- **Responsible AI**: Filter / middleware チェーンを通じた content safety チェックの挿入
- **Azure 側コンプライアンス**: SK 自体はフレームワークであり、コンプライアンス保証 (SOC 2 / HIPAA 等) は Azure AI Foundry プラットフォームが担う
- **Secrets 管理**: .NET の `IConfiguration` / `KeyVault` 統合、Python の環境変数 / `.env` パターン (フレームワーク外の Azure SDK 機能を利用)

### 位置付け

SK 公式ドキュメントは「Microsoft および Fortune 500 企業が既に活用している enterprise-ready SDK」と明示している。**Azure OpenAI + .NET エコシステムを持つ Microsoft shop 向けの一級 SDK** という位置付けが明確であり、非 Azure 環境でも使用可能だが優位性は Azure 統合の深さにある。

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## 6. Ecosystem

### リポジトリ規模 (2026-05-09 時点)

| 指標 | 数値 |
|---|---|
| GitHub Stars | 27,900+ |
| GitHub Forks | 4,600+ |
| GitHub Commits (main) | 4,982 |
| Python 最新版 | 1.41.3 (2026-04-28) |
| .NET 最新版 | dotnet-1.75.0 (2026-04-29) |
| 言語構成 | C# 66.9%、Python 31.2%、Java (別リポジトリ) |

### 言語パリティ

SK は C# / Python / Java の 3 言語で機能を提供するが **完全なパリティは存在しない**:
- Agent Orchestration (Concurrent / Sequential / Handoff / Group Chat / Magentic) は **Java 未対応** (2026-05 時点)
- 一部のモダリティ (Text-to-image / Image-to-text 等) は C# のみ

### 関連プロジェクトとの統合

GitHub リポジトリに「Semantic Kernel is now Microsoft Agent Framework (MAF)」という記述があり、SK は MAF (Microsoft Agent Framework) の技術的基盤として位置付けられている。AutoGen と SK の統合により MAF が構成されており、SK の Plugin / Kernel abstraction が MAF にも引き継がれている。

### コミュニティ

- SK 公式ブログ (devblogs.microsoft.com/semantic-kernel) を通じた定期的な機能告知
- GitHub Discussions / Issues で active なコントリビューター活動
- Microsoft Learn 上の公式ドキュメントは日本語を含む多言語で提供

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## 7. Pricing / License

### ライセンス

Semantic Kernel 本体は **MIT License** (完全 OSS、商用利用可、改変・再配布可)。

### SK 本体のコスト

SK フレームワーク自体は無料。セルフホストで追加ライセンス費用は発生しない。

### 実際に発生するコスト

| コスト源 | 内容 |
|---|---|
| **LLM トークン消費** | Azure OpenAI / OpenAI 等の従量課金。SK の function calling は複数回の LLM 呼び出しを生成しうるため、ループ上限設計がコストに直結する |
| **Azure AI Foundry** | Foundry プラットフォーム自体は無料。コンピューティング・ストレージ・ホスト型エージェント実行は Azure 通常料金が発生 |
| **Vector Store** | Azure AI Search 等のマネージドサービスを利用する場合は Azure 料金 |

### Enterprise 有償サービス

SK フレームワーク自体に有償 SaaS プランは存在しない。Enterprise 機能 (RBAC / SSO / コンプライアンス保証) は Azure AI Foundry プラットフォームを通じて提供され、Azure の料金体系に従う。

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## 8. Reyn 対比

| 軸 | Semantic Kernel | Reyn | 判定 |
|---|---|---|---|
| **ループ強制** | LLM が function calling で自律選択。ループ上限は Filter 実装次第 | OS 提示候補からのみ選択 (P4)。候補外遷移は即 reject | Reyn 優 (構造的ガバナンス) |
| **State (データフロー)** | 会話履歴 (インメモリ ChatHistory) が基本。外部 DB への永続化はアプリ実装依存 | workspace ファイルベース SSoT のみ (P5)。フェーズ間 in-memory 共有は禁止 | Reyn 優 (SSoT 保証) |
| **Replay** | OpenTelemetry スパン出力あり。append-only 保証なし、replay 不可 | event log append-only (P6)。replay-capable | Reyn 優 (監査完全性) |
| **Multi-agent** | 5 種 orchestration (Concurrent / Sequential / Handoff / Group Chat / Magentic)。experimental 段階 | @sub_skill / run_skill Control IR op。実装成熟度は SK より低い | SK 優 (パターン多様性) |
| **Permission** | Filter / middleware でインターセプト可能。OS レベルの per-op permission model は存在しない | permission model (P5 / op 単位の実行制御) が OS 組み込み | Reyn 優 (設計上の強制) |
| **Cost mgmt** | LLM 呼び出し回数の TokenUsage は Kernel が計測可能。予算上限・アラートは未標準化 | event log にトークン記録可能な設計だが集計・予算管理機能は未実装 | 同等 (両者とも未成熟) |
| **Observability** | OpenTelemetry ネイティブ統合。Azure Monitor / Application Insights と連携可能 | events/ append-only log (P6)。外部 OTEL エクスポートは未整備 | SK 優 (.NET shop 向け) |
| **Stdlib 充実度** | Native / OpenAPI / MCP Plugin の 3 形式。Vector Store 統合、Microsoft 365 連携。Core Plugins (TimePlugin 等) | OS 組み込み ops (file/web/shell/mcp) + meta skill 3 本。RAG・DB・翻訳等のドメインスキルなし | SK 優 |
| **言語サポート** | C# / Python / Java (機能パリティは非完全) | Python のみ | SK 優 (エンタープライズ採用に直結) |
| **Azure 統合** | Azure OpenAI / Azure AI Foundry / Azure AI Search / Microsoft 365 をファーストクラス統合 | Azure 統合なし | SK 優 (Microsoft shop 向け) |
| **OS 拡張性 (P7)** | Kernel に skill-specific な文字列が plugin 名として登録される構造。OS-level skill-agnostic の制約はない | OS に skill 固有文字列ゼロ (P7)。新 skill は OS 変更不要 | Reyn 優 (設計上の分離) |
| **Weak LLM 対応** | フレームワーク非関与。structured output / Filter でのリトライはスキル作者の責任 | P4 + LLM Output Contract で候補外遷移を構造的に排除 | Reyn 優 (設計上) |
| **ライセンス** | MIT (OSS) | pre-OSS (未公開) | SK 優 |

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## 9. Reyn が追いつくために必要なこと

Semantic Kernel が解いていて Reyn が未着手または劣後している問題。技術コスト (small = 1〜2 日 / medium = 1〜2 週 / large = 1 ヶ月+) を付記。

### 9-1. .NET / Java 言語対応 [large]

SK は C# / Python / Java の 3 言語で SDK を提供し、日本の大企業が多く持つ .NET エコシステムへの親和性が高い。Reyn は Python のみ。エンタープライズ採用時に .NET 対応の有無は決定的な障壁になりうる。
**推奨**: decline (現フェーズでは過剰。Python で実績を積んでから判断)。

### 9-2. Azure ネイティブ統合 [large]

SK は Azure OpenAI / Azure AI Foundry / Azure AI Search を一級市民として統合し、Azure 環境のエンタープライズ要件 (プライベートエンドポイント、VNet 統合、マネージドアイデンティティ等) を Azure SDK が担う。Reyn は LiteLLM proxy 経由で Azure OpenAI には接続できるが、Azure エコシステムとの深い統合はない。
**推奨**: later (OSS 化後の Phase 3 以降。Microsoft shop 向けの訴求が必要になってから)。

### 9-3. OpenTelemetry エクスポートの標準化 [medium]

SK は OpenTelemetry を公式統合として Kernel レベルで提供し、Azure Monitor / Application Insights との接続が確立されている。Reyn は events/ append-only log (P6) があるが外部 OTEL バックエンドへのエクスポート機構が未整備。`OTLP_EXPORTER_ENDPOINT` へのエクスポートアダプターだけでも medium コストで実現可能であり、エンタープライズ採用の障壁を下げる効果が高い。
**推奨**: do (Phase 2〜3 の優先タスク)。

### 9-4. Agent Orchestration パターンの拡充 [medium]

SK の Concurrent / Sequential / Handoff / Group Chat / Magentic の 5 種オーケストレーションは experimental だが、multi-agent の設計選択肢として参照事例が豊富。Reyn の @sub_skill / run_skill は設計上サポートするが成熟度が低い。Handoff と Sequential に絞って stable 化するだけでも medium コストで差を縮められる。
**推奨**: do (Handoff / Sequential から優先)。

### 9-5. OpenAPI / MCP Plugin の first-class サポート [medium]

SK は OpenAPI specification から Plugin を import する機能と、MCP Server を Plugin として接続する機能を公式提供している。Reyn は MCP client (Reyn から外部 MCP server を呼ぶ側) が Phase 2 ロードマップ。OpenAPI spec 自動 import は未設計。MCP client 完成後、OpenAPI import は追加コスト small〜medium。
**推奨**: do (MCP client は Phase 2 で既定済み。OpenAPI import はその後)。

### 9-6. Vector Store / RAG 標準統合 [large]

SK は Azure AI Search / Qdrant / Chroma / Pinecone 等の Vector Store 統合を Kernel の AI Services として提供する。Reyn には組み込みの RAG 機構がない (recall_docs は residual として存在するが未実装)。
**推奨**: do (recall_docs skill として実装。OS 変更不要 (P7))。

### 9-7. Kernel としての MCP Server エクスポート [small]

SK Python は `kernel.as_mcp_server()` で Kernel 上の全 Plugin functions を MCP Server としてエクスポートできる。Reyn は MCP server が実装済みだが、Skill や Control IR ops を MCP tools として動的にエクスポートする統合は未整備。
**推奨**: do (small コスト。MCP エコシステムへの露出を高める)。

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## 10. 総評

Semantic Kernel は **Microsoft shop が Azure 環境に AI を統合する際の事実上のデファクト SDK** である。C# / Python / Java の 3 言語サポート、Azure OpenAI / Azure AI Foundry との深い統合、OpenTelemetry による可観測性、MIT ライセンスは日本のエンタープライズ採用において大きな優位点となる。一方で、LLM の function calling loop に対する OS レベルの候補制約 (P4 相当) は存在せず、クラッシュ回復機構もアプリケーション実装に委ねられており、高ガバナンス要件の組織ではこの gap が露出しうる。

Reyn は SK と**ほぼ異なる製品空間**を占める: SK が「汎用・エコシステム優先・Microsoft 統合」であるのに対し、Reyn は「予測可能性優先・OS レベル強制・Weak LLM 耐性・日本エンタープライズ向けガバナンス」を訴求点とする。両者が直接競合するのは「Python で agent を構築したい・Azure 以外の環境・強いガバナンス要件がある」という限定的なケースに絞られる。SK の .NET / Azure 統合が強みを発揮する環境では Reyn は現状競合になりにくく、Reyn の優位は「OS レベルの遷移制御 (P4) + 監査証跡 (P6) + Weak LLM 安定性」を重視する組織に限定される。

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## References

- [Semantic Kernel Overview — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/)
- [Understanding the Kernel — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/kernel)
- [Plugins in Semantic Kernel — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/plugins/)
- [Add AI Services to Semantic Kernel — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/ai-services/)
- [Semantic Kernel Agent Framework — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/)
- [Semantic Kernel Agent Orchestration — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/agent-orchestration/)
- [Process Framework — Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/process/process-framework)
- [Semantic Kernel GitHub — microsoft/semantic-kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel)
- [Semantic Kernel PyPI — pypi.org/project/semantic-kernel](https://pypi.org/project/semantic-kernel/)
- [Semantic Kernel Blog — devblogs.microsoft.com/semantic-kernel](https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/)
