所有標籤Pydantic AI v2.52.0 三個重點：(1) 資安——GHSA-v36g-jcw9-x7cw（moderate），攻擊者控制的深層巢狀 HTML 餵進本機 web_fetch 工具會耗盡 CPU／記憶體，provider 原生的網頁擷取不受影響，2.52.0（v2）與 1.107.7（v1）皆已修補；(2) 新增 Workspace 抽象，Coder／Shell／FileSystem 等 harness 能力改走 ctx.workspace，本機或 SSHWorkspace／BubblewrapSandbox／E2BSandbox／SpritesSandbox 四種 sandbox 後端共用同一組 API，ModalSandboxSession 改名為 ModalSandboxBackend；(3) pydantic-ai-harness 版號從 0.36.0 跳到 0.52.0 並隨每次發布內建，首個 pydantic-clai2（`uvx pydantic-clai2`）CLI 同時推出，內建 github／slack／notion／logfire_mcp 等外掛。
Pydantic AI v2.46.0 三個重點：(1) 上一版（2.45.0）剛推出的 TypeSafeModel——串接不寫文字、只回答型別化問題的分類器 Jev——這版補上它當時做不到的事：能填工具呼叫的參數、能在 union 型別裡先選型別再填欄位；(2) 新增 `typesafe_boolean_threshold`，yes/no 的判斷門檻從寫死的 0.5 距離變成可調參數；(3) `supports_text_output` 讓 `LLMJudge`／`GEval` 這類需要生文字裁決的評測，也能跑在 Jev 這種不輸出文字的模型上。無 breaking changes。
Pydantic AI v2.44.0 三個重點：(1) 修補四個安全漏洞，最嚴重的一個是 `web_fetch` 在 HTML 轉換與 charset 解碼上都以超線性時間跑在事件迴圈裡，攻擊者選一個頁面就能讓整個 process 裡的所有 agent 卡住；(2) Compatibility Notes 有三項行為變更：`RunContext.enqueue()` 改成能從 worker thread 安全呼叫、UI adapter 現在要求請求帶 JSON `Content-Type`、per-request hook 呼叫的 capability `@durable_operation` 改成走 dispatch 而不是直接 inline 跑；(3) 新增 Vercel AI SDK／Eve 遷移 skill，`AgentRunResult` 有了穩定的序列化格式。
Pydantic AI v2.42.0 三個重點：(1) 新的 `GitHubCopilotProvider` 讓 Agent 可以直接用 GitHub Copilot 的 OpenAI 相容 API 當模型後端；(2) `DeferredToolResults.approvals` 收到不合法值時改為直接拒絕，是一項相容性變更；(3) 修正 Bedrock Converse 的 sampling 參數、code-mode 函式 schema 的 `$ref` 解析、Anthropic 對話紀錄的錯誤恢復狀態遺失問題。
Pydantic AI v2.40.0 三大變更：(1) @agent.on_event 裝飾器讓 Agent 具備原生事件監聽能力；(2) 即時語音 session 支援 barge-in 中斷處理；(3) RealtimeSession.enqueue() 允許外部程式碼注入即時提示。無 breaking changes。
Pydantic AI 2.38.0 三個重點：(1) 新增型別化 `CustomEvent`／`CapabilityEvent`，應用程式與 capability 都能把自訂事件送進 Agent 的 run event stream，再用 `@on_event` 訂閱，等於補上一層通用的可觀測性與擴充介面；(2) `RunContext` 新增 `context_window_used`，`ModelProfile` 新增 `context_window`，Agent 程式碼第一次能在執行中直接讀到「這個模型的上下文窗口還剩多少」；(3) 補上 `gemini-3.8-flash`、Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1 等新模型與 `VLLMProvider`。本版無 breaking changes。
Pydantic AI 2.36.0 三個重點：(1) 新增 `@durable_operation` decorator，讓 Agent 的自訂能力（capability）方法直接變成可在 Temporal／Prefect／DBOS 等引擎下 replay-safe 的 durable unit；(2) 為第三方 durable 引擎開出公開 backend API（`BaseDurabilityCapability`、`CallableOperationBackend`、`RegisteredOperationBackend`），官方三個 out-of-tree 引擎驗證零私有 import；(3) 一項相容性緊縮：MCP 工具不再能透過 tool metadata 關閉 durable 執行（DBOS 先前允許），此外 Prefect 的動態工具快取鍵也修正為包含完整 `ToolDefinition`。
七套工具不是同一類產品：LangGraph、MAF 與 Mastra偏耐久工作流，CrewAI 與 AG2 偏多 agent 協作，Pydantic AI 偏型別化 Python agent，DSPy 則用資料與 metric 最佳化整個 AI 程式。先選控制模型，再選框架。
Pydantic AI 把 Agent 寫成 Agent[Deps, Output]：依賴、工具輸入與最終輸出都有型別，模型結果必須通過 Pydantic 驗證。
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。