Pydantic
用于构建具有结构化输出、函数工具、流式传输和通过 Logfire 实现一流可观测性的类型安全 Python 框架。模型无关、生产就绪的集成，并可选地通过 Temporal、Prefect、DBOS 或 Restate 实现持久执行。
概览
定义输入和输出的 Pydantic 模型，使用您的提供商配置代理，并注册类型化工具。在 Logfire 捕获跟踪、成本和失败的同时，将令牌、工具调用和推理流式传输到 UI。通过评估快速迭代，然后通过持久执行强化流程。
功能
Pydantic AI 适合标准化代理基础设施的平台团队、交付面向用户助手的应用工程师，以及需要可评估、类型化输出的数据/机器学习从业者。它适用于需要可观测性、治理和成本控制的 MLOps 团队，以及编排复杂多代理工作流的后端团队。采用类型化 Python 堆栈或已在微服务中使用 Pydantic 的团队，将受益于一致的模式和更容易的集成。它也是寻求开源基础并具有清晰升级路径到生产系统的初创公司的强力选择。
- 通过 Pydantic 模型验证并强制执行所有模型提供商的结构化输出。
- 实时将令牌、工具调用和推理事件流式传输到前端。
- 通过模型上下文协议将代理连接到外部工具和数据。
- 集成 Logfire 进行跟踪、成本、延迟分析和生产调试。
- 通过 Temporal、Prefect、DBOS 和 Restate 集成支持持久执行。
亮点
适用对象
通过 uv add pydantic-ai（或 pip）安装。配置 Pydantic Logfire 进行跟踪，并可选启用自动指标的仪表化。定义输出的 Pydantic BaseModel，使用您选择的提供商初始化代理，并通过装饰器注册类型化工具。支持同步或异步运行，将事件流式传输到 UI，并连接 MCP 服务器以访问外部资源。添加 Pydantic Evals 创建数据集并跟踪性能，若需要持久工作流，则集成 Temporal、Prefect、DBOS 或 Restate。文档涵盖流式传输、MCP、评估和网关驱动路由。
具有结构化输出、可观测性和持久执行的类型安全代理，适用于生产环境。
入门
Pydantic AI 将类型化模式、运营可视化、流式传输、外部工具访问和可选持久性统一在一个连贯的 Python 框架中。它减少了胶水代码，同时通过 Logfire 和 Gateway 提高了可靠性和治理。凭借原生评估和开源许可，它是从原型代理到稳定、可扩展生产系统的高效务实路径。
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Pydantic
Pydantic 是广泛采用的 Python 数据验证库及 Pydantic Stack 背后的团队。他们专注于类型安全、开发者生产力和运营可视化，发布了如 Logfire、AI Gateway 和 Evals 等生产工具，支持可靠、可扩展的 AI 系统。
Pydantic AI 是一个类型安全的 Python 框架，用于构建生产级代理和大型语言模型应用。它使用 Pydantic 模型强制验证和结构化输出，同时保持模型无关性并兼容您偏好的提供商。该框架原生集成了 Pydantic Logfire，实现深度可观测性——涵盖跟踪、令牌成本、延迟和错误调试。代理可以通过类型装饰器调用 Python 工具，将推理和工具事件流式传输到前端，并通过模型上下文协议连接外部系统。通过与 Temporal、Prefect、DBOS 和 Restate 的集成，提供可选的持久执行模式，支持长时间运行和弹性工作流。结合用于路由的 Pydantic AI Gateway 和用于测试的 Pydantic Evals，团队获得一个从原型到生产可扩展的统一开源堆栈。
pydantic.dev/pydantic-ai
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