Pydantic AI 2.51.0: поддержка GPT-Live и шесть выпусков за две недели

25 сентября 2026 года вышел выпуск 2.51.0 платформы Pydantic AI — Python-фреймворка для создания ИИ-агентов с типизированным агентом циклом. С прошлого разбора накопилось шесть выпусков: 2.46.0, 2.47.0, 2.48.0, 2.49.0, 2.50.0 и 2.51.0.

Что нового

• Поддержка OpenAI GPT-Live — в 2.51.0 добавлена модель OpenAILiveModel для realtime-сессий, а также доступен параметр context_window_used, который показывает занятость контекстного окна по данным провайдера.
• DecisionModel для маршрутизации — в 2.50.0 появился базовый класс DecisionModel, который позволяет агенту выбирать маршрут по имени, с опциональным порогом decision_route_threshold вместо прежнего механизма tool-call lean.
• Улучшения TypeSafeModel — в 2.47.0—2.49.0 расширена работа с типами: поддержка None как маршрута, описание значений bool-полей через BoolCriteria, целые числа как варианты выбора и применение значений по умолчанию для вложенных моделей.
• Realtime-сессии надёжнее — в 2.49.0 добавлен метод RealtimeSession.wait_for_reply(), исправлена передача потокового аудио и обработка ошибок на приёмной стороне, а в 2.51.0 — буферизация текстовых дельт при воспроизведении завершённых ответов.
• Оптимизация производительности — в 2.51.0 граф агента теперь кэшируется вместо пересборки при каждом Agent.run(), а при одиночном дочернем элементе в toolset или capability fan-out больше не создаётся task group.
• Новые модели и провайдеры — в 2.48.0—2.50.0 добавлена поддержка OpenAI gpt-6-sol и gpt-6-luna, Claude Opus 5.5, а также realtime-моделей Gemini 3.8 Live; в 2.49.0 появился GitHubCopilotOAuthFlow для device authorization.

Что платформа умеет

Pydantic AI — это Python SDK с типизированным агентом циклом, где модель меняется строкой, а один и тот же агент запускается за веб-фронтендом, в терминале, на голосовом вызове, в фоновой очереди или в Git. Платформа поддерживает несколько агентов в связке, свои инструменты и функции, MCP, память агента, подтверждение человеком, графы и сохранение состояния, оценку качества агентов, голос и речь, а также работу с картинками и документами.

Своя модель вместо облака

Своя модель подключается через Ollama — это единственный способ, названный в документации. Ставится платформа командой uv add pydantic-ai pydantic-ai-harness или uv add pydantic-ai. Лицензия — MIT.

Чем отличается от соседей

Среди сравнимых фреймворков — CrewAI, Agno и AgentScope — только у Pydantic AI в документации заявлена оценка качества агентов через Pydantic Evals. При этом протокол A2A и база знаний (RAG), которые есть у большинства соседей, в документации Pydantic AI не упомянуты. Свои инструменты, поддержка MCP и память агента заявлены у всех четырёх платформ.

Обновиться стоит тем, кто работает с realtime-голосом и ждал GPT-Live или более надёжных сессий, а присмотреться — тем, кому нужна типизация на всём пути агента и встроенная оценка качества. Следить за новыми выпусками платформ для своих агентов можно в ленте CPU3D.