Pydantic AI

型別安全的 Python Agent 框架，提供結構化輸出、依賴注入，並透過統一 API 支援幾乎所有主流 LLM 供應商。

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Pydantic AI 是什麼？

Pydantic AI 是由 Pydantic 團隊打造的生產級 Python Agent 框架。它把 AI Agent 視為具型別的 Python 函式，而非提示詞鏈，透過 Pydantic 模型保證輸出經過驗證且結構化。此框架透過統一一致的 API 支援幾乎所有 LLM 供應商（OpenAI、Anthropic、Google、Bedrock、Azure、Groq、Mistral、xAI、Ollama 等），模型只需一個字串即可切換。Pydantic AI 把 FastAPI 式的開發體驗帶入 Agent 開發，具備端到端型別安全、依賴注入、可組合能力、原生 OpenTelemetry 可觀測性，以及持久化執行整合。

主要功能

端到端型別安全
Agent 的輸入、輸出、工具參數與依賴項全部以 Pydantic 模型與型別提示表達。模型輸出會自動驗證，把錯誤從執行期提前到撰寫期，確保 IDE、型別檢查器與 LLM 對回傳型別的認知一致。
單一 API，支援任意模型
支援幾乎所有 LLM 供應商，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Bedrock、Azure AI Foundry、Groq、Mistral、xAI 與 Ollama。只要改一個字串即可切換模型，各廠商 SDK 的差異不會滲透到應用程式碼中。
可組合的能力模組
所有功能都打包成可重複使用的「capability」（能力）原語，結合工具、指令、hook 與模型設定。Core 內建 MCP 與網頁搜尋等基礎能力；Pydantic AI Harness 則加入記憶、防護欄、程式碼代理、檔案系統存取、shell 執行等。
生產級可觀測性
原生支援 OpenTelemetry，可對接任何 OTel 後端。搭配 Pydantic Logfire 一行程式碼即可完成設定，取得即時偵錯、追蹤與成本追蹤。Pydantic Evals 則像用 pytest 測試程式碼一樣測試 Agent 行為。
持久化執行
原生整合 Temporal、DBOS、Prefect、Restate、Kitaru 與 Airflow，支援可在重啟與故障後存活的長時間執行工作流程。Agent 可持續運作數天，並內建人工審核（human-in-the-loop）機制。
多種介面型態
同一個 Agent 定義可直接以 CLI、內建網頁聊天、即時語音會話、UI 事件串流（AG-UI、Vercel AI）或透過 ACP 作為編輯器代理來執行。語音功能支援 OpenAI Realtime、Gemini Live、Azure 及 xAI Grok Voice，並內建工具與能力呼叫。

使用案例

生產級後端代理 : 在 FastAPI 端點背後建構型別安全的 Agent，讓 Agent 的輸出型別直接成為 API 的回應 schema。非常適合需要驗證結構化輸出的客戶支援、資料處理與業務自動化情境。
程式碼代理 : 在終端機中部署完整的程式碼代理，具備限定工作區的檔案存取、白名單 shell、儲存庫情境理解、規劃與上下文管理能力。Pydantic AI Harness 提供的 Coder 能力內建網頁搜尋與顧問型子代理。
即時語音助理 : 在即時語音會話中運行內建工具與能力的 Agent。可用於打造客服、訂單查詢與互動對話等語音助理，支援 OpenAI Realtime、Gemini Live 等語音供應商。
長時間執行的工作流程 : 在 Temporal、DBOS 或 Prefect 工作流程中執行持久化 Agent，適用於背景佇列、多步驟流程，以及橫跨數天的工作流程，並能在重啟、故障與長時間等待中自動保存檢查點。
結構化資料擷取 : 使用 Pydantic 模型從非結構化文字中擷取並驗證結構化資料。非常適合解析文件、分析業務資料、產生報告，以及將內容轉換為經過驗證的 JSON schema。
多代理協作 : 編排包含子代理、規劃能力與動態能力載入的複雜多代理工作流程。打造具備型別化代理間通訊的研究型代理、寫作流水線與協作系統。