What is Pydantic AI?
对于那些钟爱 FastAPI 简洁与强大之处的开发者而言，构建生产级 AI 应用常常感觉过于繁琐。PydanticAI 正是为此而生的 Python 智能体框架。它由 Pydantic 背后的团队倾力打造，将其同样符合人体工程学、类型安全且直观的开发体验带入生成式 AI 领域，助您运用熟悉的 Python 实践，构建稳健可靠的 AI 智能体。
核心特性
PydanticAI 提供了一套专注而强大的工具集，用于构建您可在生产环境中信赖的 AI 智能体。
✅ 可靠的结构化输出 PydanticAI 利用 Pydantic 模型严格验证并结构化大型语言模型 (LLM) 的输出。这意味着您可以定义所需的确切格式——从简单数据类型到复杂的嵌套对象——您的智能体将始终如一地提供可预测、类型安全的结果。
🐍 以 Python 为核心的直观设计 使用 PydanticAI 进行开发，您无需学习新的范式。该框架围绕标准 Python 控制流、函数和 async/await 语法设计。这让您可以将非 AI 项目中已然熟悉的测试、模块化和代码组织等最佳实践，无缝应用于 AI 智能体开发。
⚙️ 强大的依赖注入 PydanticAI 能够无缝地为智能体的工具和提示提供数据、服务或配置，例如数据库连接和用户 ID。该系统受 FastAPI 启发，令您的智能体具备高度模块化、易于测试以及更简单地集成到现有应用中的特性。
🔍 通过 Pydantic Logfire 实现无缝可观测性 通过一行代码即可将 Pydantic Logfire 集成，精准洞察智能体的运行状况。您可以即时追踪交互的完整流程——从初始提示到工具调用，再到最终验证——让调试、性能监控和行为分析变得轻而易举。
🌐 广泛的 LLM 兼容性 PydanticAI 独立于模型，内置支持来自 OpenAI、Anthropic、Google (Gemini)、Mistral、Cohere、Groq 等主流模型。此外，一个简洁的接口也使您能轻松实现对其他模型的支持，赋予您根据任务灵活选择最佳 LLM 的自由。
PydanticAI 如何解决您的问题：
以下是 PydanticAI 表现出色的几个实际应用场景：
构建智能客服智能体 想象一下，您需要一个银行客服智能体，它既能回答问题，又能执行操作。通过 PydanticAI，您可以定义一个
SupportOutputPydantic 模型，要求智能体返回特定结构的数据：所提供的建议、一个用于指示是否冻结银行卡的布尔值，以及一个数值型的风险评分。然后，您可以创建一个customer_balance工具，通过依赖注入安全地访问数据库。当用户询问“我丢了我的卡！”时，智能体可以调用必要的工具，并每次都返回一个完美结构化且经过验证的响应，例如{support_advice: '...', block_card: True, risk: 8}。开发与调试复杂工作流 您已构建了一个使用多个工具来回答查询的智能体，但返回了意料之外的结果。此时，您无需在各处添加 `print` 语句，只需启用 Pydantic Logfire 集成。您的浏览器会立即显示详细的实时追踪，清晰地展示初始提示、LLM 选择工具的推理过程、传递给该工具的精确数据、工具的返回值，以及最终验证的输出。这种清晰度能将数小时的调试工作缩短至短短数分钟。
为何选择 PydanticAI？
由 Pydantic 团队倾力打造： PydanticAI 由 Pydantic（Python 中无处不在的数据验证库）背后的同一团队开发和维护。这确保了其深厚的专业知识、一流的集成能力，以及对数百万开发者已然信赖的类型安全和开发者人体工程学原则的坚定承诺。
为生产环境而设计，而非仅为原型： 从其类型安全的设计、可测试的组件，到内置的可观测性，PydanticAI 的每一个功能都旨在实现部署真实、可维护应用程序的最终目标。它提供了从“炫酷演示”迈向可靠服务所需的保障。
总结：
PydanticAI 弥合了强大的生成式 AI 模型与生产就绪型应用程序之间的鸿沟。通过将 Pydantic 的强大验证能力与直观、符合 Python 习惯的开发体验相结合，它消除了开发障碍，为 AI 智能体开发带来了前所未有的可靠性。如果您渴望在没有繁琐与困扰的情况下，构建出稳健、可测试且可观测的 AI 智能体，那么 PydanticAI 正是为您量身打造。
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Pydantic AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-12.
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