Pydantic AI utiliza modelos de Pydantic para encapsular las definiciones de agentes de IA, llevando a cabo una validación de tipos segura para las entradas y salidas. Los desarrolladores declaran plantillas de solicitudes como campos del modelo, validando automáticamente los datos del usuario y las respuestas de los agentes. El marco ofrece manejo de errores integrado, lógica de reintento y soporte para llamadas a funciones. Se integra con los LLMs populares (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), soporta flujos de trabajo asíncronos y permite la composición modular de agentes. Con esquemas claros y capas de validación, Pydantic AI reduce errores en tiempo de ejecución, simplifica la gestión de solicitudes y acelera la creación de agentes de IA robustos y mantenibles.

ggfai proporciona una interfaz unificada para definir objetivos, gestionar razonamiento de múltiples pasos y mantener el contexto conversacional con módulos de memoria. Soporta integraciones personalizables de herramientas para llamar a servicios o APIs externas, flujos de ejecución asincrónicos y abstracciones sobre modelos GPT de OpenAI. La arquitectura de plugins permite intercambiar backends de memoria, almacenes de conocimiento y plantillas de acción, simplificando la orquestación de agentes en tareas como soporte al cliente, recuperación de datos o asistentes personales.