PydanticAI vs Mastra：Python 与 TypeScript Agent 框架怎么选？

PydanticAI 与 Mastra 的第一道分界线是语言和应用架构：前者是 Pydantic 团队的 Python Agent 框架，后者是以 TypeScript 为中心的 Agent 与工作流框架。选型应先看团队是否要共享现有后端类型、部署方式和测试体系，再比较功能列表。

开发体验

PydanticAI 在 Python 中用类型注解、Pydantic 模型和函数工具定义 Agent。它适合 FastAPI、数据处理和 Python 机器学习服务；output_type 让结构化结果进入明确的业务对象。Mastra 在 TypeScript 项目中组织 Agent、工具与工作流，更贴近已有 Node.js 服务和全栈 TypeScript 团队。若整个产品已经以 TypeScript 为主，仅为 Agent 单独引入 Python 会增加运行环境与服务边界；反过来亦然。

结构化输出与工作流

两者都能连接模型和工具，也有观测或评估路径。PydanticAI 的优势是与 Pydantic 验证器、依赖注入和 Python 类型系统结合；长任务需要按文档配置持久化与 durable execution。Mastra 官网把可持久化的多步骤工作流、Agent 与平台部署放在统一产品里，但使用云平台与只在自有环境运行开源框架，是两种不同的运行与计费路线。不要把其中一方的“有持久化”理解为业务数据库、备份和幂等自动完成。

审批与安全

PydanticAI 的 requires_approval=True 和延迟工具流程适合把写入动作交给人审核；官方同时强调，前端提交批准不等于完成服务端授权。Mastra 的工具、工作流和身份管理也要按实际部署方式验证。无论选谁，模型触发的写入都要校验用户、租户、资源范围和幂等键，避免跨账号操作或重试重复执行。

价格分开看

PydanticAI 核心包采用 MIT 许可证，无固定框架月费；模型、部署、数据库、可选 Logfire 与 AI Gateway 各自计费。Mastra 开源自托管框架在官网标为免费、Apache-2.0；Mastra Platform 的 Starter 免费，Teams 基础费目前为每月 250 美元，观测事件、CPU、出站流量、网关模型费用等另按条款计量。只比较“0 美元”和“250 美元”没有意义，应先决定部署路线。Mastra 定价；PydanticAI 许可证。

选择建议

• Python/FastAPI 团队，最重视结构化结果与验证：先试 PydanticAI。
• TypeScript/Node 团队，希望 Agent 与多步骤工作流共用现有语言：先试 Mastra。
• 两边都有服务：先用同一任务评测跨服务调用、部署复杂度、排障时间与总成本，再决定是否分层组合。

一次可复现的对照

准备同一批客服分类与退款建议样本，要求输出同样字段、调用同样只读查询工具，并把真正退款动作留给人工审批。比较类型错误重试、事实错误、超时、日志追踪、审批拒绝和每个成功任务成本。两边都要模拟供应商 429、进程重启与重复回调，避免仅对比本地成功率。

资料：PydanticAI 概览、工具审批、Mastra 指南、Mastra 定价。