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Vercel vs. Pydantic AI의 AI SDK : 현대 AI 개발을위한 두 가지 프레임 워크 이야기

Barbara Streisand

풀어 주다： 2025-01-26 14:11:10

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AI SDK by Vercel vs. Pydantic AI: A Tale of Two Frameworks for Modern AI Development 소개 : 프레임 워크 페이스 오프

생성 AI의 폭발성 성장은 다양한 기술 생태계에 대한 전문화 된 프레임 워크의 발전을 촉진시켰다. 이 비교는 두 가지 눈에 띄는 경쟁자에 중점을 둡니다 : vercel ai sdk

(typescript/javaScript) 및 pydantic ai (Python)를 응용 프로그램에 통합하는 독특한 접근 방식을 제공합니다. 둘 다 AI 개발을 간소화하는 것을 목표로하지만 디자인 철학, 강점 및 이상적인 사용 사례는 크게 다릅니다.

프레임 워크 개요

vercel ai sdk 고성능 스트리밍 AI 사용자 인터페이스를 구축하도록 설계된 TypeScript 중심 툴킷. 대상 사용자 : 웹 개발자는 React, Next.js 또는 Svelte 주요 장점 : 최소한의 대기 시간을위한 Edge 런타임과의 강력한 스트리밍 UI 통합. 광범위한 LLM 제공 업체 지원 (OpenAi, Google Vertex AI, Mistral 등). 강력한 오류 처리가 포함 된 내장 도구 용출 기능 실시간 상호 작용 및 검색 증강 생성을위한 효율적인 비 블로킹 데이터 스트리밍 (RAG).

제한 사항 :

JavaScript 프레임 워크와 결합하여 백엔드 유연성을 제한합니다 Pydantic ai에 비해 입력/출력 검증에 대한 비교적 덜 강조.

pydantic ai

유형 안전 및 생산 준비 AI 에이전트 개발을 강조하는 파이썬 기반 프레임 워크.

대상 사용자 : 파이썬 엔지니어 데이터 무결성 및 에이전트 오케스트레이션 우선 순위. 주요 장점 :

신뢰도 향상을 위해 Pydantic 모델을 사용하여 유형-안전 워크 플로우 모듈 식 및 테스트 가능한 에이전트를 생성하기위한 기본 의존성 주입 정적 및 스트리밍 출력 모두에 대한 엄격한 구조적 응답 검증. 확립 된 파이썬 생태계와의 원활한 통합 (Fastapi, Logfire)

제한 사항 :
웹 중심 애플리케이션을 제외하고 파이썬으로 제한됩니다 (2025 년 기준) 초기 베타에 있으면 API 불안정성을 의미 할 수 있습니다.
공유 기능
두 프레임 워크 모두 핵심 AI 통합 문제를 해결합니다
1. 둘 다 여러 LLM (OpenAi, Google Gemini, Anthropic 등)을 지원합니다. 구조화 된 출력 : vercel은 zod-like schemas를 사용하는 반면, Pydantic AI는 출력 유효성 검사를 위해 이름을 딴 모델을 활용합니다. 도구 통합 : 둘 다 LLM이 외부 함수 (예 : 데이터베이스 쿼리)와 상호 작용할 수 있도록합니다. 스트리밍 지원 : vercel 실시간 UI 업데이트 우선 순위를 지정하는 반면, Pydantic AI는 스트리밍 데이터 청크를 동적으로 검증합니다.
2. 특징 구별 Vercel ai SDK의 독특한 강점
3. 생성 UI : 는 동적으로 UI 요소를 LLM 응답으로 스트리밍하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 예 : Edge Computing Architecture :
4. 도구 통화 복구 : 더 강력한 모델을 사용하여 도구 통화가 자동으로 다시 복원됩니다. Pydantic AI의 눈에 띄는 기능
컴파일 타임 유형 검사를 통해 종속성 (예 : 데이터베이스 연결)을 주입합니다. 예 : Pythonic Workflow :
는 친숙한 Python 구문 (Async/Await)을 사용하여 건물 에이전트를 허용합니다. 예 :
로그 파이어 통합 : 실시간 모니터링 및 성능 분석을 제공합니다

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