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PydanticAI vs. Agno vs. CrewAI

PydanticAI 带来了坚实的数据处理能力，确保应用程序的可靠性。Agno 注重速度、效率，并能处理各种数据类型，如图像和音频。CrewAI 在让多个AI代理像一个运转良好的团队一样协作方面表现出色。

admin

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PydanticAI vs. Agno vs. CrewAI

PydanticAI、Agno 和 CrewAI 是强大的竞争者，但它们各自在不同的领域表现出色。PydanticAI 带来了坚实的数据处理能力，确保应用程序的可靠性。Agno 注重速度、效率，并能处理各种数据类型，如图像和音频。CrewAI 在让多个AI代理像一个运转良好的团队一样协作方面表现出色。本指南将深入分析它们的关键特性、最佳用途以及如何入手，帮助你无需猜测就能为项目选择完美的框架。

想象一下你在建造一座房子。PydanticAI 就像是有一位大师级建筑师，确保每一份蓝图在施工前都是完美的。它建立在Pydantic的坚固基础上，是那些在AI应用中优先考虑可靠性和类型安全性的开发者的首选。

另一方面，Agno 是你的效率专家。它是那个问“为什么要用十台服务器，一台就够了？”的框架。它声称在代理创建方面比替代方案快10,000倍，在内存使用上也节省了50倍。此外，它优雅地处理从文本到视频的各种数据。

然后是CrewAI，它是协调专家。可以把它看作是一个擅长让多个AI代理无缝协作的项目经理。它非常适合那些需要多个专业代理协同工作的复杂场景。

在这份指南中，我们将深入探讨每个框架的优势和最佳应用场景。你将学到：

  • 如何利用PydanticAI的类型安全来避免深夜调试会话
  • 为什么Agno可能是资源紧张时的最佳选择
  • 当CrewAI的协作方法可能成为你项目的改变者时
  • 实际案例和入门代码，让你快速上手

1、PydanticAI：在坚实的基础上构建可靠的AI

Pydantic_Ai：快速且保守

是否曾经部署过AI应用后发现它返回了意外的数据格式或在生产环境中崩溃？PydanticAI通过引入Pydantic经过实战验证的类型系统到AI开发领域，直接解决了这些常见问题。它就像是有一个严格但有帮助的质量控制经理一直在监督你的AI的每一个动作。

1.1 PydanticAI为何脱颖而出

PydanticAI的独特之处不仅在于它做了什么，还在于它是如何做到的。它建立在Pydantic（深受Python开发者喜爱的数据验证工具）之上，确保你的AI交互是可预测和可靠的。你可以把它想象成一个翻译器，确保你的AI始终以你的应用程序期望的语言进行交流。

该框架与所有主要的AI模型兼容：

  • OpenAI的GPT系列
  • Google的Gemini
  • Anthropic的Claude
  • Mistral
  • Groq
  • Ollama

此外，它通过Pydantic Logfire提供实时监控，让你在AI运行时能够一窥究竟。这就像有一个仪表盘，实时显示你的AI正在发生的一切。

1.2 开始使用

假设你正在构建一个需要从客户电子邮件中提取结构化信息的AI助手。以下是PydanticAI如何使这个过程变得异常简单：

from pydantic import BaseModel  
from pydantic_ai import PydanticAI  

# 定义我们需要提取的内容  
class CustomerIssue(BaseModel):  
    priority: str  # "高"、"中" 或 "低"  
    category: str  # 例如："账单"、"技术"、"账户"  
    summary: str   # 简短描述  
    action_needed: bool  

# 创建我们的AI助手  
ai = PydanticAI(model="gpt-4")  

# 示例客户邮件  
email = """  
你好支持团队，我无法登录我的账户，而且我还有30分钟就要做一个重要的演示！我已经尝试重置密码三次，但一直收到错误提示。  
"""  

# 提取结构化信息  
issue = ai.extract(CustomerIssue, from_text=email)  

print(f"优先级: {issue.priority}")  
print(f"类别: {issue.category}")  
print(f"需要操作: {issue.action_needed}")

1.3 何时选择PydanticAI

PydanticAI在以下情况下表现最佳：

  • 需要在AI应用中实现坚如磐石的数据验证
  • 希望与多种AI模型一起工作而不改变代码
  • 需要实时监控和调试AI的行为
  • 正在构建生产级应用程序，可靠性至关重要

像Adobe、Amazon、Google和OpenAI这样的主要科技公司已经在利用PydanticAI的能力，证明了其在严肃、生产级应用中的准备就绪程度。无论是构建简单的聊天机器人还是复杂的AI系统，PydanticAI对类型安全和验证的关注有助于确保你的AI每次都按预期运行。

2、Agno：为现代AI应用提供速度和效率

Agno：强大的Agentic框架

当毫秒至关重要且资源宝贵时，Agno 登上了舞台。最初名为Phi Data，这个框架因其显著减少了通常与AI代理开发相关的开销而引起了轰动。有多显著？我们说的是比替代方案快10,000倍的代理创建速度，从微秒而不是毫秒开始。对于运行数千个代理的应用程序来说，这种差异不仅仅是令人印象深刻，更是游戏规则的改变者。

但Agno不仅仅追求速度。想想它作为AI开发的瑞士军刀，却保持了轻量级的特点。它可以处理从文本到图像、音频再到视频的一切，使其成为构建需要处理不同类型数据的AI代理的理想选择。并且它在这样做时使用的内存仅为同类框架的五十分之一。

2.1 应用场景

  • 智能客户服务：部署能够全天候处理客户查询的AI代理，理解文本和图像以提供全面的支持。
  • 金融分析：创建能够实时处理市场数据、分析趋势并生成投资见解的代理。
  • 物流优化：构建智能系统，能够高效优化配送路线并跟踪货物。
  • 旅行规划：开发能够理解复杂旅行需求并创建个性化行程的助手。

[## NoManNayeem - 概述

2.2 开始使用

使用Agno非常简单：

pip install -U agno

这是一个使用Agno创建新闻报道代理的简单示例：

from agno.agent import Agent  
from agno.models.openai import OpenAIChat  

# 创建一个带有个性的新闻报道代理  
reporter = Agent(  
    model=OpenAIChat(id="gpt-4"),  
    instructions="""  
    你是一位充满热情的新闻报道员，带着纽约的态度！ 🗽  
    - 以引人注目的标题开头  
    - 保持回答简洁但有趣  
    - 结尾加上吸引人的结束语  
    记住要核实事实，同时保持那股纽约的能量！  
    """,  
    markdown=True,  
)  

# 使用代理报道新闻  
reporter.print_response(  
    "告诉我时代广场正在发生的突发新闻故事。",  
    stream=True  
)

这个简单的例子展示了Agno高效的架构如何让你仅用几行代码就能创建专门的代理。从那里，你可以利用其广泛的80+预建工具集及其高效的内存管理系统。无论你是构建一个单一的专业代理还是协调一个复杂的多代理系统，Agno的架构确保你不会浪费宝贵的计算资源。

3、CrewAI：为复杂任务组织AI团队

CrewAI：你的协作Agentic邻居

想象一下拥有一支AI专家团队，每个人都拥有自己的专长，无缝合作完成你的项目。这就是CrewAI带来的东西。与其他专注于单一代理的框架不同，CrewAI将AI代理视为一个精心协调的团队成员，每个人都有特定的角色和职责。

3.1 协作的力量

CrewAI的独特之处在于它对智能协作的强调。与其让一个AI代理试图做所有的事情，CrewAI允许你创建专门的代理，它们就像人类团队一样协同工作。例如：

  • 一个研究经理代理收集信息
  • 一个数据分析代理处理发现
  • 一个行业专家代理提供背景和建议
  • 一个质量控制代理确保一切符合要求

这种分工不仅仅是表面功夫，它带来了更准确的结果和更好的问题解决能力。

CrewAI的方法在企业环境中被证明特别强大。这里有一些令人印象深刻的例子：

  • 一个遗留代码现代化项目通过使用多个CrewAI代理并行分析、现代化和测试代码，实现了70%更快的代码生成。
  • 使用CrewAI代理主动根据实时天气和地缘政治风险重新路由运输的供应链管理系统。
  • 客户支持操作中，AI团队协作诊断问题、检索数据并生成个性化回复，只有在必要时才升级给人类。

3.2 使用CrewAI开始

这是一个使用CrewAI创建协作AI团队的简单示例：

from crewai import Agent, Task, Crew  

# 创建专门的代理  
researcher = Agent(  
    role="研究分析师",  
    goal="查找并分析市场数据",  
    backstory="精通收集和分析市场趋势",  
    verbose=True  
)  

writer = Agent(  
    role="内容作家",  
    goal="从研究中创建引人入胜的内容",  
    backstory="擅长创建有说服力的市场报告",  
    verbose=True  
)  

# 定义他们的任务  
research_task = Task(  
    description="研究当前AI市场的趋势",  
    agent=researcher  
)  

writing_task = Task(  
    description="创建市场分析报告",  
    agent=writer  
)  

# 创建并运行团队  
crew = Crew(  
    agents=[researcher, writer],  
    tasks=[research_task, writing_task]  
)  

result = crew.kickoff()

当你需要以下情况时，CrewAI是你最好的选择：

  • 需要多个AI代理协同完成复杂任务
  • 你的项目需要不同类型的专家共同工作
  • 你想采用一种结构化的自动化工作流程方法
  • 你正在构建需要可靠任务分配的企业级应用程序

该框架处理分层过程和异步任务执行的能力使其特别适合于复杂的工作流，其中任务需要以非线性方式执行。

4、不偏不倚的框架比较

现在我们已经详细探讨了每个框架，让我们来看看它们是如何相互比较的，以便帮助你做出明智的选择。

类型安全和验证
  • PydanticAI 在其基于Pydantic的验证系统方面处于领先地位
  • Agno 提供基本验证，但更注重性能
  • CrewAI 通过其任务管理系统提供验证
性能和资源使用
  • Agno 显然是赢家，代理创建速度快10,000倍，内存使用减少50倍
  • PydanticAI 在保持良好性能的同时优先考虑类型安全
  • CrewAI 平衡了性能与协作能力
专用用例
  • PydanticAI：需要严格数据验证的企业应用程序
  • Agno：高性能、资源节约型应用程序
  • CrewAI：需要多个专业代理协同工作的复杂工作流

为了选择正确的框架，请问自己这些问题：

你的主要关注点是什么？
  • 数据验证和类型安全 → PydanticAI
  • 性能和资源效率 → Agno
  • 复杂多代理工作流 → CrewAI
你的规模是什么？
  • 企业级应用程序 → PydanticAI 或 CrewAI
  • 资源受限环境 → Agno
  • 协作AI系统 → CrewAI
你的团队的专长是什么？
  • 强大的Python/Pydantic背景 → PydanticAI
  • 性能优化重点 → Agno
  • 项目管理经验 → CrewAI

5、最终结论

在AI框架的世界里没有一刀切的解决方案。你的选择应该与你的具体需求相匹配：

  • 如果可靠性和类型安全是你的首要任务，并且你正在构建需要稳健数据验证的企业级应用程序，选择PydanticAI。
  • 如果你需要闪电般的性能和高效的资源使用，特别是当你处理多种数据类型时，选择Agno。
  • 如果你正在构建需要多个AI代理无缝协作的复杂系统，选择CrewAI。

记住，最好的框架是那个能够解决你特定问题的框架，同时与你的团队能力和项目需求相一致。从小处着手，实验每个框架的基本功能，随着你对你所选工具的熟悉程度提高再逐步扩展。

原文链接：PydanticAI, Agno, or CrewAI? Choosing the Right Framework for Your AI Agent

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