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Pydantic AI

活跃·★ 20.9k·MIT·更新于 2026-10-27
★ 最受欢迎★ 必备神器★ 时下流行

Pydantic AI 出自 Pydantic 团队,是一个以类型安全为核心的 Python Agent 框架。它的核心是一个类型化、可扩展的 Agent 循环:切换模型服务只需改一个字符串,工具就是带类型化依赖的普通 Python 函数,返回结果是经过校验的 Pydantic 模型。它覆盖 Agent、实时语音、图像生成和向量嵌入等能力。

它适合需要可靠、结构化结果的 Python 开发者:始终返回有效 schema 的数据提取、嵌入现有应用中的工具调用助手,以及长时间运行的 Agent。Pydantic AI Harness 为复杂任务提供现成的能力,比如带文件访问、白名单 Shell、仓库上下文和子 Agent 的编程 Agent;持久化执行与 Temporal 集成,让 Agent 在重启后也能继续运行;它还能在 GitHub 工作流中针对 Issue、Pull Request 或定时任务运行。

上手方式:`uv add pydantic-ai`,用一个模型字符串和输出类型定义 `Agent`,用 `@agent.tool` 添加工具,然后运行。如需 Harness 中的能力,再添加 `pydantic-ai-harness`;也可以用 `clai` 直接试用现成的编程 Agent。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-24。

许可证
MIT
最新发布
v2.61.0 · 2026-10-24
最近提交
2026-10-24
贡献者
643
复刻数
3,017
未关闭的 issue 和 PR
1,478
首次发布
2024-06-21

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#Python#生成式AI#代理框架#Pydantic#大型语言模型
$ 安装
$ uv add pydantic-ai
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01由 Pydantic 团队构建,并利用 Pydantic 验证功能。
02模型无关,支持广泛的LLM和提供商。
03与 Pydantic Logfire 无缝集成,提供实时调试和性能监控的强大可观察性。
04完全类型安全设计,提升开发体验并防止错误。
05强大的评估工具,用于系统性测试和监控代理性能。
02

为什么选择它

+端到端的类型安全:经过校验的输出、类型化的工具和依赖注入。
+模型支持广泛,切换服务商几乎不用改代码。
+通过 Temporal 实现持久化执行,并提供可复用的 Harness 能力,适合长时间运行的 Agent。
+采用 MIT 许可,背后是 Pydantic 团队。
03

权衡点

!完整的可观测性围绕 Pydantic Logfire 设计,这是一个独立的商业平台(也可以使用基于 OpenTelemetry 的其他工具)。
!只支持 Python。
!项目迭代很快,Harness 能力和 API 变化频繁,建议锁定版本。
05

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-25
最近提交
2026-10-25
近 90 天提交数
100+
近 90 天发布数
30
最新发布
clai2-bleeding (2026-10-06)
未关闭 issue
1490
近期 issue 至少有一条评论的比例
14/17
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 66, 75, 82, 111, 68, 155, 194, 302, 188, 247, 394, 5

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

讨论最多的未关闭 issue

  • #5955 [aw] Detection Runs44 条评论 · 2026-06-16
  • #3274 Human in the Loop Approval for Multi Agent Systems43 条评论 · 2025-10-28

issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

04

适合谁

适合选它的情况
  • 你希望在 Python 中获得端到端的类型安全:工具使用类型化依赖注入,返回结果直接校验为 Pydantic 模型。
  • 希望改一个字符串即可切换模型服务商,并可配合 Temporal 实现长任务的持久化执行。
建议换别的情况
  • 需要同时覆盖 Python、.NET、Go 或 Java 的多语言 SDK;Google ADK 或 Microsoft Agent Framework 支持多语言。
  • 想要开箱即用的“模拟软件公司”多角色流水线;MetaGPT 专门针对该模式设计。
06

与同类的区别

CrewAI logovs CrewAI★ 60.2k

Pydantic AI 以类型化 Python 函数、依赖注入和 Pydantic 校验为核心;CrewAI 以基于角色的多智能体团队(Crews)与事件驱动工作流(Flows)为核心。

完整横向对比 →
adk-python logovs adk-python★ 22.0k

两者都是代码优先的 Python 智能体工具包。Pydantic AI 由 Pydantic 团队打造,围绕严格类型校验与 Temporal 集成;Google ADK 则自带开发调试 UI、评估工具,并与 Vertex AI 和 Cloud Run 深度集成。

完整横向对比 →
07

兼容性

OpenAI
支持
已通过文档验证
Anthropic
支持
已通过文档验证
Gemini
支持
已通过文档验证
Azure AI Foundry
支持
已通过文档验证
Ollama
支持
已通过文档验证
08

快速开始

1
$ uv add pydantic-ai
09

使用场景

↳构建生产级的生成式AI应用和工作流。
↳开发能够与外部工具和数据交互的智能代理。
↳创建持久可靠的长期AI工作流,包括人工参与的流程。
10

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收录于以下清单

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点05维护状况检查04适合谁06与同类的区别07兼容性08快速开始09使用场景10同类工具
pydantic /
pydantic-ai
↗

Pydantic 团队出品的类型安全 Python Agent 框架

20.9k3.0kMIT
最后更新1天前
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分类多智能体
贡献者643
最新发布v2.61.0
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