在AI Agent狂飙时代，Samuel Colvin为什么坚持“类型安全”

Pydantic作者Samuel Colvin在一次AI Engineer演讲中，抛出了一个反直觉观点：在生成式AI飞速变化的今天，真正不该被忽视的，是类型安全和工程基本功。他用真实代码演示解释了，为什么Agent并不神秘，以及为什么类型系统正在成为AI应用可维护性的核心。

变化越快，工程基本盘越重要

这场演讲一开始，Samuel Colvin就刻意“降速”了。在生成式AI被反复渲染为颠覆一切的当下，他反而强调了一件听起来有些保守的事：可靠、可扩展的应用依然很难，而且在引入GenAI之后，“实际上可能更难了”。

他的判断并不激进，却很现实。无论你是“用GenAI来构建应用”，还是“把GenAI嵌入到应用中”，工程复杂度都在上升。模型不确定性、工具调用失败、上下文膨胀，这些问题并不会因为模型更强而自动消失。

因此，他明确了这场分享的目标：不是讲概念，不是谈愿景，而是讨论“有哪些具体技术，可以让你更快构建应用，同时比通常做法更安全一些”。这是一个典型的Pydantic视角——与其追逐最新的Agent框架，不如先把工程护栏搭好。

这也为后面的核心观点埋下伏笔：在AI应用中，真正决定你能走多远的，不是prompt写得多漂亮，而是系统在持续变化中还能不能被重构、被理解、被验证。

类型安全：不只是防Bug，而是给未来留后路

Samuel反复强调“类型安全”（type safety），但他的理由并不是传统意义上的“减少运行时错误”。他点出了一个更贴近AI开发者现实的事实：“没有人一开始就知道一个AI应用最终会长什么样。”

这意味着重构是必然的，而且往往是多次、大幅度的。如果你的应用从一开始就建立在类型安全的框架之上，那么每一次修改，都会更有信心、更快完成。类型系统不仅帮助人类开发者，也在帮助AI。

他特别提到，当你使用像Cursor这样的编码Agent时，类型检查可以让AI“给自己改作业”。静态类型能明确告诉Agent哪里是错的、哪里不匹配，这是在动态、弱约束框架中很难做到的。

也正是在这里，他毫不避讳地对比了LangChain和LangGraph。无论是“设计选择”还是“能力限制”，这些框架都没有构建在类型安全的基础之上，因此在复杂应用中，重构成本会迅速上升。这并不是一句情绪化的批评，而是一个工程判断：当系统进入不稳定探索期，类型就是你唯一可信的地图。

重新理解Agent：不是神秘智能，而是一个while循环

在谈到AI Agent时，Samuel先引用了目前被广泛接受的定义——来自Anthropic，并已被OpenAI和Google的ADK采用：Agent拥有环境、工具、系统提示，并在一个循环中不断调用LLM。

但他很快话锋一转，直言这个“看起来很整洁的定义，其实让我不太能理解”。原因在于那段经典的伪代码里，有一个致命问题：没有明确的退出条件。“这个循环什么时候结束，并不那么容易判断。”

这是一个很工程师的吐槽，却直击Agent系统的核心难题。Agent并不是某种天然智能体，而是一个围绕LLM构建的控制流系统。只要是控制流，就一定会遇到终止条件、状态爆炸和异常路径。

正因如此，他选择不再停留在概念图，而是直接进入代码演示。用Pydantic AI构建一个最小可运行示例，展示在什么情况下你“甚至不需要一个Agent循环”，以及什么时候Agent反而会让问题复杂化。这种从定义回到实现的路径，是整场演讲最有价值的转折点。

真实演示：类型、工具和可观测性如何救场

在后半段，Samuel现场运行了一个基于Pydantic的最小示例模型，展示了与Gemini的两次调用过程。代码被接入了Logfire——Pydantic团队的可观测性平台，用来记录每一次模型调用和工具执行。

演示并不完美，甚至出现了失败。他调侃说“我很确定我没有在跑Postgres”，结果程序如预期那样失败了。但关键在于：失败是“可解释的”。通过Logfire的trace和span，可以清楚看到是哪一步工具调用失败、为什么失败。

随后，他展示了如何通过类型系统捕捉错误字段、错误返回类型，以及在引入“记录记忆”的工具后，类型复杂度如何上升，但重构却依然“非常容易”。当类型不匹配时，系统会在静态阶段直接提示，而不是等到运行时才暴雷。

这也是他反复强调的价值所在：类型不是负担，而是一种提前暴露问题的机制。在Agent和工具链越来越复杂的今天，这种机制几乎是唯一能让系统保持可控的方式。

总结

Samuel Colvin的分享并没有给出一个“终极Agent架构”，反而不断把听众拉回工程现实：变化不可避免，但混乱不是宿命。通过类型安全、最小可行Agent、清晰的工具接口和可观测性，你至少能让系统在失败时“失败得体面”。对于正在构建AI应用的团队来说，这或许不是最快的路，但很可能是走得最远的一条。

关键词： Pydantic， AI Agent， 类型安全， 生成式AI， 工程实践

事实核查备注： Samuel Colvin：Pydantic作者；Pydantic AI：演示中使用的框架；Cursor：提到的编码Agent；LangChain、LangGraph：被对比的AI框架；Anthropic、OpenAI、Google：Agent定义相关公司；Gemini：演示中调用的模型；Logfire：Pydantic的可观测性平台