Agent Frameworks
Pydantic AI 最佳替代方案
比较 Pydantic AI 的替代工具，判断什么时候选择每个方案、什么时候不适合，以及切换前要考虑什么。
什么时候考虑替代方案
当类型安全和结构化输出是不可妥协的需求时选 Pydantic AI——框架在 Agent 执行前验证模型响应是否符合 Pydantic schema。
最后审查
2026年6月3日
已比较替代方案
3
替代工具
OpenAI Agents SDK
适合已经围绕 OpenAI 模型栈建设，并希望快速从原型走到可观测 Agent 工作流的团队。
如果你需要这些，选择 OpenAI Agents SDK
- OpenAI-first 团队
- tool calling
- handoffs 和 traces
这些情况不适合
- 从第一天就要求模型中立编排的团队
- 复杂图状态机
LangGraph
适合需要把 Agent 行为表达成明确节点、边、状态和恢复路径的场景。
如果你需要这些，选择 LangGraph
- 有状态工作流
- 人工审核节点
- 可 replay 的编排
这些情况不适合
- 简单一次性助手
- 不想显式建模状态的团队
Google Agent Development Kit
适合 Google Cloud 生态团队，需要原生 Agent 框架且内建多 Agent 编排、评测和部署工具链。
如果你需要这些，选择 Google Agent Development Kit
- Google Cloud 团队
- 多 Agent 系统
- A2A 协议
- 生产部署
这些情况不适合
- 避免 Google 锁定的多云团队
- 简单单 Agent 场景
切换前要考虑什么
- 这个替代方案解决的是同一层问题，还是更底层的 building block？
- 切换后是否会改善可观测性、权限边界、状态控制或评测覆盖？
- 能否先用一个真实 Agent 任务验证迁移，再替换当前工具？