AI-Agents предоставляет гибкую архитектуру агента, которая оркестрирует планировщики языковых моделей, модули постоянной памяти и подключаемые наборы инструментов. Разработчики определяют инструменты для HTTP-запросов, операций с файлами и собственной логики, затем настраивают планировщик LLM для выбора вызываемого инструмента. Память сохраняет контекст и историю диалогов. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, восстановлением ошибок и логированием, что позволяет быстро прототипировать интеллектуальных помощников, аналитиков данных или ботов автоматизации без переписывания основной логики оркестрации.

Pydantic AI использует модели Pydantic для инкапсуляции определений AI-агентов, обеспечивая типобезопасность входных и выходных данных. Разработчики объявляют шаблоны подсказок как поля модели, автоматически валидируя пользовательские данные и ответы агента. Фреймворк предлагает встроенную обработку ошибок, логику повторных попыток и поддержку вызова функций. Он интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Azure, Anthropic и др.), поддерживает асинхронные рабочие процессы и обеспечивает модульное сочетание агентов. Благодаря понятным схемам и уровням валидации, Pydantic AI снижает ошибки во время выполнения, упрощает управление подсказками и ускоряет создание устойчивых и поддерживаемых AI-агентов.