---
title: "Pydantic AI"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: concept
tags: [pydantic, agent, type-safety, structured-output]
sources: [raw/articles/pydantic-three-piece-suite-2026.md]
---

# Pydantic AI

> 将 [[pydantic|Pydantic]] 的类型系统直接嵌入 Agent 运行时的框架。类型不只是校验输出——类型定义了 Agent 能做什么、怎么做、产出什么。

## 核心定位

Pydantic AI 不是 LangChain 的竞品——LangChain 用链式调用组织工作流，Pydantic AI 用**类型系统约束 Agent 的工具选择和输出格式**。

也不是 Instructor 的竞品——Instructor 解决单次 LLM 结构化输出，Pydantic AI 把这件事内置到多步 Agent 框架里。

## 关键能力

- **`@agent.tool`**：从函数签名和返回类型自动推断 tool schema——无需手写 JSON Schema
- **`result.data`**：类型安全，IDE 补全可用，不需要手动 `model_validate`
- **多步 Agent**：支持多次推理 + 多次 tool 调用
- **`instrument=True`**：自动接 [[logfire|Logfire]] trace，全链路可观测
- **事前约束**：类型的角色从"报错器"变为"编译器"——在运行时之前就约束了行为空间

## vs Instructor

| 能力 | Instructor | Pydantic AI |
|------|-----------|-------------|
| LLM → Pydantic 对象 | ✅ | ✅ |
| Tool 调用自动 schema | ❌ | ✅ |
| 多步 Agent | ❌ | ✅ |
| 全链路 trace | ❌ | ✅ |

**规则**：单次 LLM 结构化输出 → Instructor。多步推理 + 多 tool 调用的 Agent → Pydantic AI。

## 示例

```python
agent = Agent('openai:gpt-4o', result_type=OutfitSuggestion, instrument=True)

@agent.tool
async def get_weather(city: str) -> WeatherInfo: ...

result = await agent.run("深圳今天穿什么")
# result.data 类型安全，IDE 补全可用
```

## 参考

- [[pydantic|Pydantic 生态]]
- [[type-safety-in-agents|Agent 类型安全]]
- [[structured-output|结构化输出]]
- [[logfire|Logfire]]
