A Pydantic AI usa modelos Pydantic para encapsular definições de agentes de IA, garantindo validação de tipos segura para entradas e saídas. Os desenvolvedores declaram modelos de prompts como campos do modelo, validando automaticamente os dados do usuário e as respostas do agente. A estrutura oferece gerenciamento de erros embutido, lógica de reintento e suporte para chamadas de funções. Ela integra-se com LLMs populares (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), suporta fluxos de trabalho assíncronos e possibilita composição modular de agentes. Com esquemas claros e camadas de validação, a Pydantic AI reduz erros em tempo de execução, simplifica o gerenciamento de prompts e acelera a criação de agentes de IA robustos e de fácil manutenção.

ggfai fornece uma interface unificada para definir metas, gerenciar raciocínio de múltiplos passos e manter o contexto conversacional com módulos de memória. Suporta integrações personalizáveis de ferramentas para chamar serviços ou APIs externas, fluxos de execução assíncronos e abstrações sobre modelos GPT da OpenAI. A arquitetura de plugins permite trocar backends de memória, repositórios de conhecimento e templates de ações, facilitando a orquestração de agentes em tarefas como suporte ao cliente, recuperação de dados ou assistentes pessoais.