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title: "Pydantic AI"
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created: 2026-06-10
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updated: 2026-06-10
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type: concept
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tags: [pydantic, agent, type-safety, structured-output]
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sources: [raw/articles/pydantic-three-piece-suite-2026.md]
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# Pydantic AI
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> 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。
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## 核心定位
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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**。
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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。
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## 关键能力
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- **`@agent.tool`**：从函数签名和返回类型自动推断 tool schema——无需手写 JSON Schema
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- **`result.data`**：类型安全，IDE 补全可用，不需要手动 `model_validate`
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- **多步 Agent**：支持多次推理 + 多次 tool 调用
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- **`instrument=True`**：自动接 [[logfire|Logfire]] trace，全链路可观测
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- **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
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## vs Instructor
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| 能力 | Instructor | Pydantic AI |
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| LLM → Pydantic 对象 | ✅ | ✅ |
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| Tool 调用自动 schema | ❌ | ✅ |
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| 多步 Agent | ❌ | ✅ |
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| 全链路 trace | ❌ | ✅ |
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**规则**：单次 LLM 结构化输出 → Instructor。多步推理 + 多 tool 调用的 Agent → Pydantic AI。
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## 示例
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```python
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agent = Agent('openai:gpt-4o', result_type=OutfitSuggestion, instrument=True)
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@agent.tool
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async def get_weather(city: str) -> WeatherInfo: ...
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result = await agent.run("深圳今天穿什么")
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# result.data 类型安全，IDE 补全可用
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```
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## 参考
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- [[pydantic|Pydantic 生态]]
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- [[type-safety-in-agents|Agent 类型安全]]
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- [[structured-output|结构化输出]]
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- [[logfire|Logfire]]
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