Pydantic AI 的核心定位和设计理念是什么？

1. 类型安全优先

Pydantic AI 的核心理念是将整类错误从运行时前移到编写时。通过 Pydantic 模型定义 Agent 的输入、输出和工具参数，开发者的 IDE 和类型检查器能够在编码阶段发现类型不匹配问题，获得类似 Rust 的"if it compiles, it works"的安全感。

2. 模型无关设计

框架支持几乎所有主流模型提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Cohere、Mistral、Perplexity，以及 Azure AI Foundry、Amazon Bedrock、Ollama 等 30 余个。切换模型只需修改一个字符串，无需改动业务代码。

3. 生产级可靠性

Pydantic AI 内置结构化输出验证、自动重试、持久化执行、可观测性集成等生产级特性。v1 版本于 2025 年 9 月发布并承诺 API 稳定，v2 版本于 2026 年 6 月发布，引入 Capabilities 机制重构扩展体系。