pydantic-deepagents

在终端里自托管一个 Claude Code，用任意模型驱动多智能体协作

pydantic-deepagents 是一个开源的、可自托管的终端 AI 助手，同时也是其背后的 Python 框架。它基于 Pydantic AI 构建，支持任意模型，核心能力包括工具调用、沙箱执行、多智能体团队协作、技能管理、检查点机制以及无限上下文。项目旨在提供一个类似 Claude Code 的本地化替代方案，让开发者能在终端中通过自然语言完成编码、深度研究等复杂任务，同时保持数据隐私和可控性。框架层面提供了丰富的 API，便于开发者构建自定义的 AI 代理应用，并集成了 MCP、Playwright 等生态工具，支持 Docker 沙箱隔离执行环境。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 1068

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队vstorm-co

所属国家

官网地址https://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents

GitHubhttps://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents

定价模式free

价格说明开源项目，MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-framework,ai-agents,anthropic,claude-code,cli,coding-agent,deep-research,docker-sandbox,llms,mcp,playwright,pydantic,pydantic-ai,python,subagents,tui,vstorm

GitHub 星标★ 1068

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-11-29 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

macOS 或 Linux（可一键脚本安装）
Windows 需手动用 pip 安装
Python 3.10+（使用一键脚本则无需自行准备 Python 环境）
准备 Anthropic API Key（或其他模型密钥），用于调用模型
可选：Docker，用于沙箱隔离执行

安装与启动步骤

1一键安装 CLI

macOS / Linux 用户直接执行安装脚本，脚本会自动装好 uv 和 CLI，无需自行配置 Python 环境。
```
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vstorm-co/pydantic-deep/main/install.sh | bash
```
2Windows 手动安装

Windows 或想手动安装的用户改用 pip 安装带 CLI 扩展的包，注意包名带 [cli]。
```
pip install "pydantic-deep[cli]"
```
3配置模型密钥

把 Anthropic API Key 写入环境变量，脚本运行需要读取该变量，请替换成自己的真实 Key。
```
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx
```
4启动终端助手

直接运行 pydantic-deep 即可进入交互式终端 AI 助手，用自然语言完成编码等任务。
```
pydantic-deep
```
5用 Docker 沙箱运行

加上 --sandbox docker 参数启用沙箱执行，当前项目目录会被挂载到容器内 /workspace。
```
pydantic-deep tui --sandbox docker
```
6使用命名工作区

加 --workspace 指定命名工作区，安装的依赖包会在该工作区内持久保留。
```
pydantic-deep tui --workspace ml-env
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`ANTHROPIC_API_KEY`	是	模型调用的 API 密钥，CLI 启动前必须设置	`sk-ant-xxxxxxxx`

如何确认成功

执行 pydantic-deep 后能正常进入交互界面、且没有 API Key 缺失报错，即表示启动成功。

常见问题

Q：没有 Python 环境可以安装吗？

A：可以。macOS 和 Linux 上使用官方安装脚本会自动安装 uv 和 CLI，无需提前准备 Python 环境。

Q：Windows 系统怎么安装？

A：README 说明 Windows 走手动方式，执行 pip install "pydantic-deep[cli]" 即可安装 CLI。

Q：如何升级到新版本？

A：安装完成后直接运行 pydantic-deep update 即可更新 CLI。

Q：想隔离执行代码怎么办？

A：使用 pydantic-deep tui --sandbox docker 启动，项目目录会挂载到容器内 /workspace 中执行。

Q：安装的依赖包会丢失吗？

A：使用 --workspace 指定命名工作区启动，例如 ml-env，工作区内的包会持久保留。

注意事项

一键安装脚本目前只覆盖 macOS 和 Linux，Windows 需手动 pip 安装。
Docker 沙箱模式下项目目录挂载在 /workspace，注意路径映射。
除终端助手外，它还是可 Import 的 Python 框架，可用 create_deep_agent 构建自定义 Agent。
项目为 MIT 许可，支持接入任意模型，具体模型配置请查阅官方文档。

核心亮点

基于 Pydantic AI，模型无关，可灵活切换任意 LLM
内置 Docker 沙箱和工具调用，保障执行安全
支持多智能体团队和检查点，适合复杂任务编排

不足之处

项目较新，文档和社区生态尚待完善
沙箱执行依赖 Docker，增加部署复杂度

适用场景

本地开发环境中的终端编码助手
深度研究任务的多智能体协作
需要数据隐私的自托管 AI 代理服务

替代项目

Open Interpreter、Aider、Continue

项目介绍

pydantic-deepagents 是智能体领域的开源项目，由 vstorm-co 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,068）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,026 增加到 1,068，净增 42。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：本地开发环境中的终端编码助手。同类可对比的替代方案包括 Open Interpreter、Aider、Continue。

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