命令式有时也称为指令式，命令式的场景下，计算机只会机械的完成指定的命令操作，执行的结果就取决于执行的命令是否正确。GPT 之前的人工智能就是这种典型的命令式，通过不断的炼丹，告诉计算机要怎么做，计算机只是机械的完成指定场景下的任务。
声明式也称为描述式或者申明式，这种方式告诉计算机想要的，由计算机自己去设定执行的路径，需要计算机有一定的智能。
Kubernetes 的设计用的就是声明式的设计思想。Kubernetes 不仅仅是一个编排系统，实际上它消除了编排的需要。 编排的技术定义是执行已定义的工作流程：首先执行 A，然后执行 B，再执行 C。 而 Kubernetes 包含了一组独立可组合的控制过程，可以连续地将当前状态驱动到所提供的预期状态。 你不需要在乎如何从 A 移动到 C，也不需要集中控制，这使得系统更易于使用且功能更强大、 系统更健壮，更为弹性和可扩展。这正是声明式的设计思想的体现。
生成式人工智能诞生后，我们从告诉机器要怎么做转变为告诉机器必须要做什么，这就降低了对于编码的依赖。例如翻译，归纳，总结再不用做具体算法了，只需要用简单的提示语 AI 就可以帮你完成。那就是说我们需要做的是写 Prompt 触发人工智能做事，Prompt 的内容涵盖不同的场景，不同的任务，涉及到各式各样的工作流程。如何管理好这些 Prompt 让生成式 AI 能完成任务这是大家所关注的。还有通过对话上下文作出不同的响应，让 AI 注入到对话流中也是很重要。Semantic Kernel 就是用来解决管理上下文对话以及各种技能的框架。