Vercel 的 AI SDK 与 Pydantic AI：现代人工智能开发的两个框架的故事

简介：框架对峙

生成式人工智能的爆炸性增长推动了适合不同技术生态系统的专业框架的发展。 本次比较重点关注两个突出的竞争者：Vercel AI SDK (TypeScript/JavaScript) 和 Pydantic AI (Python)，每个都提供将大型语言模型 (LLM) 集成到应用程序中的独特方法。虽然两者的目标都是简化人工智能开发，但它们的设计理念、优势和理想用例却截然不同。

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框架概述

Vercel AI SDK

以 TypeScript 为中心的工具包，旨在构建高性能、流式 AI 用户界面。

• 目标用户： 使用 React、Next.js 或 Svelte 的 Web 开发人员。
• 主要优势：
  • 轻松地将流式 UI 与边缘运行时集成，以实现最小延迟。
  • 广泛的法学硕士提供商支持（OpenAI、Google Vertex AI、Mistral 等）。
  • 内置工具调用功能，具有强大的错误处理能力。
  • 高效的非阻塞数据流，用于实时交互和检索增强生成（RAG）。
• 限制：
  • 与 JavaScript 框架的紧密耦合限制了后端的灵活性。
  • 与 Pydantic AI 相比，对输入/输出验证的重视程度相对较低。

Pydantic AI

基于 Python 的框架，强调类型安全和生产就绪的 AI 代理开发。

• 目标用户：Python 工程师优先考虑数据完整性和代理编排。
• 主要优势：
  • 利用 Pydantic 模型的类型安全工作流程以增强可靠性。
  • 用于创建模块化和可测试代理的本机依赖注入。
  • 针对静态和流输出的严格结构化响应验证。
  • 与已建立的 Python 生态系统（FastAPI、Logfire）无缝集成。
• 限制：
  • 仅限于 Python，不包括以 Web 为中心的应用程序。
  • 处于早期测试阶段（截至 2025 年）可能意味着 API 不稳定。

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共享功能

两个框架都解决了核心人工智能集成挑战：

1. 多模型兼容性：两者都支持多个LLM（OpenAI、Google Gemini、Anthropic等）。
2. 结构化输出： Vercel 使用类似 Zod 的模式，而 Pydantic AI 利用其同名模型进行输出验证。
3. 工具集成：两者都使LLM能够与外部功能（例如数据库查询）交互。
4. 流媒体支持： Vercel 优先考虑实时 UI 更新，而 Pydantic AI 则动态验证流数据块。

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显着特征

Vercel AI SDK 的独特优势

1. 生成式 UI：随着 LLM 响应流入动态渲染 UI 元素，从而增强用户体验。 示例：ui.done(<flightcard data="{...}"></flightcard>);
2. 边缘计算架构：部署在 Vercel 的边缘网络上，实现超低延迟。 示例：export const runtime = 'edge';
3. 工具调用恢复：使用更强大的模型自动重试失败的工具调用。

Pydantic AI 的杰出功能

1. 类型安全依赖注入： 通过编译时类型检查注入依赖项（例如数据库连接）。示例：@dataclass class SupportDependencies: ...
2. Pythonic 工作流程： 允许使用熟悉的 Python 语法（异步/等待）构建代理。示例：@support_agent.tool async def customer_balance(...) -> float:
3. Logfire 集成：提供实时监控和性能分析。

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法学硕士提供商比较

Provider	Vercel AI SDK	Pydantic AI
OpenAI	✅	✅
Google Gemini	✅ (via Vertex)	✅
Anthropic	✅	✅ (Beta)
Groq	✅	✅
Mistral	✅	❌
Local Models	❌	✅

Vercel 在网络优先提供商方面表现出色，而 Pydantic AI 为 Python 原生和本地模型提供更广泛的支持。

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选择正确的框架

• Web 应用程序开发（ChatGPT 风格）： Vercel AI SDK 的 React hooks 和边缘流是理想的选择。
• 企业级代理开发（例如欺诈检测）：Pydantic AI 的类型安全性和可审核性至关重要。
• 最大的 LLM 灵活性： 两者都提供广泛的支持，但 Pydantic AI 简化了本地模型集成。

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结论

Vercel AI SDK 和 Pydantic AI 不是直接竞争对手，而是互补工具。 Vercel 在 Web UI 领域表现出色，而 Pydantic AI 在 Python 后端占据主导地位。最佳选择取决于您现有的技术堆栈和项目要求。 考虑将两者结合使用以获得真正全面的人工智能解决方案。

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