pydantic-ai与LangChain对比：选择最适合你的AI框架
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pydantic-ai 你还在为选择AI框架而纠结吗？当构建智能体应用时，开发者常陷入"选Pydantic AI还是LangChain"的困境。本文将通过10个维度的深度对比，帮你清晰判断哪个框架更适合你的技术栈和业务需求。读完本文，你将掌握：
- 两大框架的核心设计哲学与技术定位
- 在类型安全、工具集成、性能等关键指标的差异
- 基于项目复杂度和团队背景的选择指南
- 从零开始的快速上手代码模板
- 生产环境部署的最佳实践
框架定位与设计哲学
pydantic-ai：FastAPI式的AI开发体验
Pydantic AI由Pydantic核心团队打造，秉承"原生Pydantic体验"的设计理念，将FastAPI的类型安全和开发效率带到AI领域。其核心定位是LLM应用的基础设施，专注于提供：
- 严格的类型检查与数据验证
- 极简的API设计
- 与Pydantic生态的无缝集成
- 开箱即用的可观测性
# pydantic-ai的核心设计体现
from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel
class WeatherOutput(BaseModel):
temperature: float
condition: str
agent = Agent(
'openai:gpt-4o',
output_type=WeatherOutput, # 类型安全保证
instructions='你是一个天气预报助手'
)
result = agent.run_sync('查询北京天气')
print(f"温度: {result.output.temperature}°C") # IDE自动补全支持
LangChain：通用AI应用框架
LangChain定位为全功能AI应用开发框架，旨在通过提供模块化组件和预置链(Chain)简化复杂AI系统构建。其设计哲学强调：
- 组件化与可组合性
- 丰富的集成生态
- 面向流程的抽象
- 快速原型验证
# LangChain的典型使用方式
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o")
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["city"],
template="查询{city}天气"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run(city="北京") # 字符串输出，需手动解析
核心能力对比
1. 类型安全与数据验证
| 特性 | pydantic-ai | LangChain |
|---|---|---|
| 类型检查 | 原生Pydantic验证，编译时类型安全 | 依赖LangSmith运行时检查 |
| 数据结构 | Pydantic模型原生支持 | 需要额外定义Pydantic模型 |
| 错误处理 | 自动生成修正提示，支持反思机制 | 需手动实现重试逻辑 |
| 输出保证 | 严格符合指定模型结构 | 需手动验证JSON输出 |
Pydantic AI的类型安全体现在整个开发流程中：
# pydantic-ai的自动反思与修正
from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel, field_validator
class UserQuery(BaseModel):
question: str
city: str
@field_validator('city')
def city_must_be_valid(cls, v):
if v not in ['北京', '上海', '广州']:
raise ValueError('不支持的城市')
return v
agent = Agent('anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620')
try:
result = agent.run_sync("查询东京天气", input_type=UserQuery)
except Exception as e:
print(e) # 自动捕获验证错误并提示模型修正
2. 工具系统与函数调用
pydantic-ai的工具系统设计更接近原生Python函数：
# pydantic-ai工具定义
from pydantic_ai import Agent, RunContext
agent = Agent('google-gla:gemini-1.5-pro')
@agent.tool
async def get_weather(ctx: RunContext, city: str) -> dict:
"""获取指定城市的天气信息"""
# 自动参数验证与类型转换
return await weather_api.get(city=city)
# 直接调用，无需额外包装
result = agent.run_sync("北京天气如何？")
LangChain则需要更多模板代码：
# LangChain工具定义
from langchain.tools import Tool
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
def get_weather(city: str) -> dict:
"""获取指定城市的天气信息"""
return weather_api.get(city=city)
tools = [
Tool(
name="WeatherTool",
func=get_weather,
description="获取指定城市的天气信息"
)
]
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
)
result = agent.run("北京天气如何？")
3. 生态系统与集成能力
| 集成类型 | pydantic-ai | LangChain |
|---|---|---|
| 模型支持 | 原生支持30+模型，统一API | 支持更多模型，需不同集成包 |
| 工具数量 | 内置核心工具，支持MCP/LangChain工具 | 数百种社区工具集成 |
| 文档处理 | 原生支持多模态输入 | 需langchain-community包 |
| 向量存储 | 需手动集成 | 原生支持主流向量数据库 |
pydantic-ai采用"核心+扩展"的集成策略，可直接使用LangChain工具：
# pydantic-ai集成LangChain工具
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from pydantic_ai.ext.langchain import tool_from_langchain
search_tool = tool_from_langchain(DuckDuckGoSearchRun())
agent = Agent(
'google-gla:gemini-1.5-flash',
tools=[search_tool]
)
result = agent.run_sync('2025年Elden Ring新作发布日期')
性能与效率对比
基准测试数据
pydantic-ai在性能上的优势源于：
- 更精简的依赖树
- Pydantic的高效验证引擎
- 更少的运行时抽象层
适用场景分析
选择pydantic-ai当你需要：
- 构建类型安全的企业级AI应用
- 快速集成到现有Pydantic/FastAPI项目
- 重视开发体验和代码可维护性
- 需要深度可观测性和调试能力
最佳实践：金融科技应用中的合规智能体
# 金融合规智能体示例
from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel
from pydantic_ai.durable_exec import TemporalDurableExec
class TransactionRequest(BaseModel):
amount: float
recipient: str
purpose: str
class ComplianceCheck(BaseModel):
is_allowed: bool
risk_score: int
reason: str
agent = Agent(
'anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620',
output_type=ComplianceCheck,
durable_exec=TemporalDurableExec(workflow_id='compliance-checker'),
instructions='''作为金融合规检查智能体，你需要：
1. 验证交易是否符合反洗钱法规
2. 评估交易风险等级(1-10)
3. 提供拒绝理由(如适用)'''
)
@agent.tool
async def check_sanctions_list(ctx, recipient: str) -> bool:
"""检查接收方是否在制裁名单中"""
return await sanctions_db.contains(recipient)
# 即使服务重启，也能恢复执行状态
result = await agent.run(TransactionRequest(
amount=50000,
recipient="ABC Corp",
purpose="设备采购"
))
选择LangChain当你需要：
- 快速原型验证复杂多步骤流程
- 利用丰富的社区工具和集成
- 构建以文档理解为核心的RAG应用
- 灵活切换不同模型和服务提供商
迁移指南：从LangChain到pydantic-ai
如果你正在考虑从LangChain迁移到pydantic-ai，可遵循以下步骤：
- 核心逻辑转换
# LangChain代码
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="为{product}生成营销文案"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run(product="智能手表")
# 等效的pydantic-ai代码
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent('openai:gpt-4o', instructions='为产品生成营销文案')
result = agent.run_sync('智能手表')
- 工具迁移策略
# 保留LangChain工具投资
from langchain_community.tools import GitHubSearchTool
from pydantic_ai.ext.langchain import LangChainToolset
# 直接复用现有LangChain工具集
toolset = LangChainToolset([GitHubSearchTool()])
agent = Agent('anthropic:claude-3-haiku-20240307', toolsets=[toolset])
未来展望与社区支持
pydantic-ai作为较新的框架，正快速迭代核心功能，而LangChain拥有更成熟的社区和更广泛的集成。选择时应考虑：
- 短期项目：LangChain丰富的工具可能加速开发
- 长期项目：pydantic-ai的类型安全和可维护性将降低技术债
- 团队背景：Python类型系统熟悉度是重要考量因素
无论选择哪个框架，理解其设计哲学和适用场景都是成功的关键。随着AI应用复杂度增长，类型安全和严格验证将成为企业级应用的必备特性，这正是pydantic-ai的核心优势所在。
扩展资源
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
