pydantic-ai

用 Pydantic 类型安全地构建 AI Agent，输出可靠不跑偏。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署智能体 🍴 复刻 3122 🐛 待处理 1827 👀 关注 117

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GitHub 星标 ★ 21077

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队pydantic

官网地址https://pydantic.dev/pydantic-ai

GitHubhttps://github.com/pydantic/pydantic-ai

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-framework,genai,harness,harness-engineering,llm,pydantic,python

GitHub 星标★ 21077

上线时间2024-06-21 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积381.2 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

pydantic-ai 是一个基于 Pydantic 的 Python AI Agent 框架，旨在以类型安全的方式构建 LLM 应用。它解决了传统 LLM 调用中缺乏结构化输出和类型校验的问题，将 Pydantic 的模型验证能力与 Agent 工作流结合。核心能力包括：声明式定义 Agent 的输入输出模型，自动进行数据验证和清洗；支持多种 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic 等）；提供函数工具（tool）注册与调用，便于 Agent 执行外部操作；内置依赖注入和结果验证机制，确保 Agent 输出的可靠性。该框架强调类型安全和开发体验，适合需要严格数据契约的复杂 AI 应用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 21077

技术标签

agent-framework genai harness harness-engineering llm

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（README 徽章显示支持多个 Python 版本，具体版本要求以 PyPI 页面为准）
可访问 PyPI 或 GitHub 的网络环境
如需调用真实大模型，需自备对应模型服务商的 API Key（README 节选未列出具体变量名）

安装与启动步骤

1检查 Python

先确认本机已安装 Python 并能正常执行；版本要求请以 PyPI 页面标注的 python_requires 为准。
```
python --version
```
2安装依赖包

包名 pydantic-ai 来自 README 的 PyPI 徽章链接，README 节选未直接给出安装命令，此处按 Python 包通用方式安装。
```
pip install pydantic-ai
```
3验证安装

安装完成后导入包名，若无报错即表示安装成功。
```
python -c "import pydantic_ai"
```
4克隆源码仓库

如需阅读源码或本地开发，可从 README 中给出的仓库地址克隆。
```
git clone https://github.com/pydantic/pydantic-ai
```