Pydantic AI vs LangChain & LangGraph
Pydantic AI vs LangChain & LangGraph
LangChain은 방대한 Python 생태계예요. 그 아래에 그래프 기반 제어 흐름을 담당하는 LangGraph, 코딩 하네스인 deepagents, 그리고 수많은 통합(integration) 카탈로그까지 갖추고 있죠. 반면 Pydantic AI는 하나의 타입 기반 Agent와 일반적인 Python 제어 흐름으로 이를 모두 처리해요. 명시적인 그래프가 필요할 땐 pydantic-graph, 바로 쓸 수 있는 기능과 완전한 에이전트를 위한 Harness SDK, 그리고 이미 쓰고 있는 라이브러리의 검증 기능까지 제공하죠.
Pydantic AI는 스택의 한 부분이에요. 기능과 완전한 에이전트를 위한 Harness SDK, Pydantic Evals, Pydantic Graph, 관측 가능성을 위한 Pydantic Logfire, 그리고 검증 자체를 위한 Pydantic까지. 아래 표들이 이 전체를 다루고 있어요.
이미 LangChain을 쓰고 있나요? migrating-langchain-to-pydantic-ai 스킬이 기존 애플리케이션을 Pydantic AI로 한 번에 하나씩 옮겨줘요. API 이름을 그대로 번역하기보다는 동작을 보존하는 방식으로 말이죠.
출처: 문서
본문
프레임워크 (Framework)
| 항목 | LangChain & LangGraph | Pydantic AI · Harness SDK |
|---|---|---|
| 언어 | Python | Python |
| 라이선스 | MIT | MIT |
| 모델 제공자 | Many | Many |
| 확장성 | Middleware, callbacks | Capabilities and toolsets; Harness SDK로 50개 이상 |
| 하네스 | deepagents, 또는 LangGraph 위에 직접 구축 |
내장 Coder 및 Researcher, 또는 직접 구성 |
| 관측 가능성 | LangSmith를 통한 OpenTelemetry | OpenTelemetry, Pydantic Logfire 포함 |
| 영속 실행 (Durable execution) | Yes | 통합 7종 |
| 인터페이스 | LangSmith Agent Server, Fleet | CLI, 웹 채팅, AG-UI, Vercel AI, ACP (실험적) |
| 실시간 음성 | No | Realtime |
| Evals | Yes | Pydantic Evals |
| 이미지 생성 | 제공자 호스팅 도구만 | 이미지 생성 |
기능 (Features)
| 항목 | LangChain & LangGraph | Pydantic AI · Harness SDK |
|---|---|---|
| 멀티 에이전트 | Yes | Subagents, 위임(delegation), 또는 pydantic-graph |
| 플래닝 | Yes | Planning |
| 스킬 | Yes | Skills |
| 메모리 | Yes | Memory |
| 컴팩션 | Yes | Compaction |
| 가드레일 | Yes | Guardrails |
| 코드 샌드박스 | Yes | 실행 환경 |
| 브라우저 사용 | 제공자 호스팅 도구만 | 웹 및 리서치 |
FAQ
그래프 라이브러리를 제공하나요? 네. pydantic-graph가 있어요. 타입이 지정된 노드, 반환 타입에서 파생되는 엣지, 그리고 일시 중지·재개를 위한 영속화까지 제공하죠. 제어 흐름이 진짜 상태 머신일 때 사용하면 돼요. 그 외의 경우에는 일반 Python과 서브 에이전트가 대부분을 커버해요.