Framework de agente personal de IA autohospedado en Python, con WebUI en el navegador, cliente de terminal, canales para apps de chat, herramientas, memoria y compatibilidad con MCP.
pydantic/pydantic-ai
SDK de IA para Python con el que crear agentes tipados que funcionan con distintos modelos, interfaces web, CLI, voz y flujos de trabajo en segundo plano con ejecución duradera.
Alternativa open source a:LangChain
- Estrellas
- 20,750
- Forks
- 2,968
- Issues abiertos
- 1,472
- Último commit
- hace 4 horas
¿Qué es?
Pydantic AI es un SDK para Python con el que crear agentes de IA con entradas, salidas y dependencias tipadas. Puedes cambiar entre modelos de proveedores como OpenAI, Anthropic, Google y Groq modificando una cadena, y exponer el mismo agente mediante una CLI, un chat web integrado, sesiones de voz en tiempo real o flujos de eventos de UI para integrarlo en el frontend.
Los agentes pueden devolver resultados estructurados y validados, y llamar a herramientas de funciones tipadas que reciben dependencias inyectadas. El proyecto también incluye integraciones de ejecución duradera con Temporal, DBOS, Prefect y otros, para que las ejecuciones de larga duración puedan sobrevivir a los reinicios. La generación de imágenes y los embeddings están disponibles en el mismo paquete.
El ecosistema incluye Pydantic AI Harness, una biblioteca de capacidades reutilizables como memoria, guardrails, subagentes y un agente de programación completo; Pydantic Evals, para evaluar resultados y secuencias de llamadas a herramientas; y Pydantic Graph, para definir flujos de control tipados basados en grafos. La instrumentación utiliza OpenTelemetry, así que funciona con cualquier backend compatible.
Funciones clave
- 01Cambiar entre numerosos proveedores de modelos mediante una cadena de modelo.
- 02Resultados estructurados y validados, y herramientas de funciones tipadas con inyección de dependencias.
- 03Ejecutar el mismo agente como CLI, chat web, sesión de voz en tiempo real o flujo de eventos de UI.
- 04Ejecución duradera en motores como Temporal, DBOS y Prefect.
- 05Instrumentación basada en OpenTelemetry para rastrear llamadas a modelos y herramientas.
- 06Generación de imágenes y embeddings en el mismo paquete.
Casos de uso
- Crear un pipeline tipado de extracción de datos que devuelva modelos Pydantic validados a partir de resultados de un LLM.
- Crear un agente de investigación de larga duración que deba sobrevivir a reinicios mediante Temporal o DBOS.
- Añadir un asistente de voz que llame a herramientas internas durante una conversación en vivo.
- Evaluar las respuestas de un agente y su comportamiento al llamar a herramientas con un conjunto de datos de prueba.
Inicio rápido
- 1
Instala el paquete con uv
uv add pydantic-ai - 2
Crea un archivo Python con un Agent y llama a agent.run_sync(...) para obtener un resultado tipado
Antes de usarlo
- Para ejecutar los ejemplos con modelos alojados, necesitas la clave de API del proveedor correspondiente; el README no lo explica en detalle.
- La ejecución duradera, la voz en tiempo real y otras funciones avanzadas requieren instalaciones adicionales y un backend independiente, como Temporal.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es pydantic-ai?
- SDK de IA para Python con el que crear agentes tipados que funcionan con distintos modelos, interfaces web, CLI, voz y flujos de trabajo en segundo plano con ejecución duradera. Pydantic AI es un SDK para Python con el que crear agentes de IA con entradas, salidas y dependencias tipadas. Puedes cambiar entre modelos de proveedores como OpenAI, Anthropic, Google y Groq modificando una cadena, y exponer el mismo agente mediante una CLI, un chat web integrado, sesiones de voz en tiempo real o flujos de eventos de UI para integrarlo en el frontend.
- ¿pydantic-ai es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- pydantic-ai es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿pydantic-ai sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de pydantic-ai fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar pydantic-ai?
- Crear un pipeline tipado de extracción de datos que devuelva modelos Pydantic validados a partir de resultados de un LLM. Crear un agente de investigación de larga duración que deba sobrevivir a reinicios mediante Temporal o DBOS. Añadir un asistente de voz que llame a herramientas internas durante una conversación en vivo. Evaluar las respuestas de un agente y su comportamiento al llamar a herramientas con un conjunto de datos de prueba.
- ¿Cómo se instala pydantic-ai?
- Instala el paquete con uv: uv add pydantic-ai Crea un archivo Python con un Agent y llama a agent.run_sync(...) para obtener un resultado tipado
- ¿Dónde consigo pydantic-ai?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/pydantic/pydantic-ai
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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