À propos du projet

Semantic Kernel est un SDK agnostique au modèle de Microsoft, conçu pour aider les développeurs à créer, orchestrer et déployer des agents IA et des systèmes multi-agents. Il prend en charge Python 3.10+, .NET 10.0+ et Java JDK 17+, et fonctionne sur Windows, macOS et Linux. Les fonctionnalités clés incluent : - **Flexibilité des modèles** : Prise en charge intégrée d'OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA et des modèles locaux via Ollama, LMStudio ou ONNX. - **Framework d'agents** : Créez des agents IA modulaires avec accès à des outils/plugins, de la mémoire et des capacités de planification. - **Systèmes multi-agents** : Orchestrez des flux de travail avec des agents spécialisés collaborant entre eux. - **Écosystème de plugins** : Étendez les agents avec des fonctions de code natif, des modèles de prompts, des spécifications OpenAPI ou le protocole de contexte de modèle (MCP). - **Support de bases de données vectorielles** : Intégration avec Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma et plus encore. - **Support multimodal** : Traitez des entrées texte, vision et audio. - **Framework de processus** : Modélisez des processus métier complexes avec une approche de flux de travail structurée. - **Prêt pour l'entreprise** : Conçu pour l'observabilité, la sécurité et des API stables. L'installation est simple : `pip install semantic-kernel` pour Python, `dotnet add package Microsoft.SemanticKernel` pour .NET, et des instructions pour Java sont disponibles dans le dépôt. Des exemples de démarrage rapide montrent comment créer un agent de chat de base, ajouter des plugins pour des outils personnalisés et construire des systèmes multi-agents avec des agents de triage, de facturation et de remboursement. Remarque : Le projet a évolué vers Microsoft Agent Framework (MAF), son successeur prêt pour l'entreprise, désormais en version 1.0 avec des API stables et un support à long terme. Un guide de migration est disponible pour les utilisateurs existants de Semantic Kernel. Pour approfondir, la documentation propose un guide de démarrage, plus de 100 exemples détaillés et des références API pour C# et Python. Le support communautaire est disponible via les problèmes GitHub, les discussions et Discord.