Pydantic 团队为 LLM 时代写的 Agent 框架。用类型当契约——输入结构用 Pydantic、输出结构用 Pydantic、工具签名用 Pydantic、依赖注入像 FastAPI,Agent 不再是魔法黑盒,而是一段能被 IDE 补全、mypy 校验、pytest 断言的 Python 代码。
LLM Agent 不必是魔法黑盒,它可以是一段能被 IDE 补全、mypy 校验、pytest 断言的 Python 代码
LangChain 把"调用 LLM"写成拼乐高,灵活但难调试;OpenAI Agents SDK 强但只绑一家;LangGraph 强在状态机但上手重。Pydantic AI 走第三条路——用 Pydantic 的类型系统当 Agent 的骨架,provider 无关、结构化输出是一等公民、依赖注入直接像 FastAPI 一样写,再配上可调试的 Graph 和原生的 Logfire 观测。
对已经用 FastAPI 写过后端的 Python 工程师,0 认知负担。这 10 章把它从 Agent("gpt-4o") 一直讲到多 Agent 图 + 生产观测,每章都配代码、坑位和对比。
10 章 · 从 Agent 基础到生产观测