Baue produktionsreife KI-Agenten
Keine Infrastruktur
Open-Source-Python-Tools aus 30+ realen Deployments. Frameworks, Templates und Bibliotheken — baue Agenten, nicht Boilerplate.
Empfohlen und vertraut von
Unsere Projekte
Open-Source-Pakete für das Pydantic AI Ökosystem
So funktioniert es
Von der Installation zur Produktion in drei Schritten
Paket wählen
Durchstöbern Sie unser Ökosystem mit 20 Open-Source-Paketen. Installation via pip — jedes funktioniert eigenständig oder zusammen.
Konfigurieren & Bauen
Nutzen Sie unsere CLI-Generatoren, Presets und Templates, um Ihr KI-Agenten-Projekt in Minuten zu erstellen.
In Produktion bringen
Deployment mit Docker, Observability mit Logfire und sicher skalieren mit produktionserprobtem Code.
Warum wir das bauen
Nach über 30 KI-Deployments sind wir immer wieder gegen dieselbe Wand gelaufen: Teams verbrachten Monate damit, Infrastruktur zu bauen, statt ihr eigentliches Problem zu lösen. Jedes Projekt erfand Auth, Streaming, Agent-Orchestrierung — von Grund auf neu. Wir haben uns entschieden, die Patterns open-source zu machen, die tatsächlich die Produktion überlebt haben, damit du den Teil überspringen kannst, in dem um 2 Uhr nachts alles zusammenbricht.
Modular, nicht monolithisch
Nimm was du brauchst, lass den Rest. Jedes Paket funktioniert eigenständig — kein Vendor Lock-in, keine versteckten Abhängigkeiten.
Zuerst produktionserprobt
Nichts wird veröffentlicht, bis es echten Traffic übersteht. Das sind keine Wochenend-Prototypen — sie stammen aus Systemen mit echten Nutzern.
Von Praktikern gebaut
Wir nutzen alles, was wir veröffentlichen, selbst. Wenn etwas kaputt geht, spüren wir es als Erste. Deshalb fokussieren sich unsere Tools auf das, was in der Produktion wirklich zählt.
Community & Anerkennung
Was das Ökosystem über unsere Tools sagt
Huge respect to the team at Vstorm for pushing this forward. That's the kind of runtime thinking we need if we want agents in production, not just demos.
AI Consultant
The CLI angle is underrated. The hard part isn't generating code — it's standardizing how teams spin things up so auth, streaming, and observability aren't afterthoughts. Tooling like this matters because it encodes good defaults before entropy shows up.
Senior IT Operations Lead
Great overview on Pydantic Deep Agents. Thanks Vstorm!
22K+ followers
Setting up the production plumbing often eats up time before you even touch the AI logic. I've seen teams lose momentum getting stuck on this infrastructure glue. This CLI Generator looks like a solid way to fast-track deployment.
AI Solutions Engineer
Our team hasn't tried the full library yet but have been finding a lot of value in a couple of the sub-libraries, many thanks!
Engineer
This is how agents move from demos to products. The scaffolding matters.
Autonomous CISO
I saw your post regarding deep agents and I'm super interested! I was working on history processor and summarization, enabling the agent to self-compress when we give it a warning about its own context window size.
escape.tech
Really appreciate the work done here: it was thoughtful of you to include the admin panel — that's been a big hurdle whenever I work with FastAPI.
Software Developer
We're looking to expand our agentic capabilities, and your team's work seems very aligned with where we're headed. We could leverage the existing pydantic-ai-backend and extend it to other remote execution environments.
VLM / Computer-Vision Company
Perfect. Makes scaffolding e2e agent projects that much easier.
Building AI Agents
Excellent end to end Template for AI/LLM Applications.
Principal Architect at VisionStream
I made a PR for pydantic todos — some instruction fixes, also make todo ids show in the prompt so you can make one less tool call. I will take care of the subagents one in a bit.
Community Contributor
Huge respect to the team at Vstorm for pushing this forward. That's the kind of runtime thinking we need if we want agents in production, not just demos.
AI Consultant
The CLI angle is underrated. The hard part isn't generating code — it's standardizing how teams spin things up so auth, streaming, and observability aren't afterthoughts. Tooling like this matters because it encodes good defaults before entropy shows up.
Senior IT Operations Lead
Great overview on Pydantic Deep Agents. Thanks Vstorm!
22K+ followers
Setting up the production plumbing often eats up time before you even touch the AI logic. I've seen teams lose momentum getting stuck on this infrastructure glue. This CLI Generator looks like a solid way to fast-track deployment.
AI Solutions Engineer
Our team hasn't tried the full library yet but have been finding a lot of value in a couple of the sub-libraries, many thanks!
Engineer
This is how agents move from demos to products. The scaffolding matters.
Autonomous CISO
I saw your post regarding deep agents and I'm super interested! I was working on history processor and summarization, enabling the agent to self-compress when we give it a warning about its own context window size.
escape.tech
Really appreciate the work done here: it was thoughtful of you to include the admin panel — that's been a big hurdle whenever I work with FastAPI.
Software Developer
We're looking to expand our agentic capabilities, and your team's work seems very aligned with where we're headed. We could leverage the existing pydantic-ai-backend and extend it to other remote execution environments.
VLM / Computer-Vision Company
Perfect. Makes scaffolding e2e agent projects that much easier.
Building AI Agents
Excellent end to end Template for AI/LLM Applications.
Principal Architect at VisionStream
I made a PR for pydantic todos — some instruction fixes, also make todo ids show in the prompt so you can make one less tool call. I will take care of the subagents one in a bit.
Community Contributor
Häufig gestellte Fragen
Alles was Sie über unsere Tools und Projekte wissen müssen.
Was ist das Full-Stack AI Agent Template?
Welches AI-Framework sollte ich wählen?
Kann ich das AI-Framework nach der Projektgenerierung wechseln?
Ist das Template kostenlos?
Welche Datenbank sollte ich verwenden?
Was gibt's Neues
Neueste Releases in unserem Ökosystem
DeepResearch & Multi-Provider-Unterstützung
DeepResearch-Agent-Muster, Gemini/Groq-Provider und verbessertes Kontextmanagement hinzugefügt.
Web-Konfigurator & 5 KI-Frameworks
Interaktiver Web-Konfigurator mit 75+ Optionen, CrewAI- & LangGraph-Unterstützung, Logfire-Integration.
Logfire Assistant 1.0 — Chrome-Erweiterung
Natürliche Sprachabfragen für Logfire-Daten. Chatten Sie mit Ihren Traces, Metriken und Logs im Browser.
Von der Community gebaut
Open-Source-Mitwirkende, die unsere Tools jeden Tag besser machen
Aus unserem Blog
Neueste Tutorials, Anleitungen und Einblicke zum Aufbau von KI-Agenten
Von create-react-app zu create-ai-app: Der neue Standard für KI-Anwendungen
2016 standardisierte create-react-app, wie wir Frontends bauen. 2026 brauchen KI-Anwendungen denselben Moment — und er ist da.
AGENTS.md: So machen Sie Ihre Codebasis KI-Agenten-freundlich (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code)
Jedes KI-Coding-Tool liest Ihr Repository anders. So gibt AGENTS.md — der aufkommende Tool-agnostische Standard — ihnen den nötigen Kontext.
Von 0 zum produktionsreifen KI-Agenten in 30 Minuten — Full-Stack-Template mit 5 KI-Frameworks
Schritt-fuer-Schritt-Anleitung: Web-Konfigurator, Preset waehlen, KI-Framework auswaehlen, 75+ Optionen konfigurieren, docker-compose up — fertige Produktions-KI-App.
Bereit, deinen ersten Produktions-KI-Agenten zu bauen?
Open-Source-Tools, kampferprobte Patterns, null Boilerplate. Konfiguriere deinen Stack und shippe in Minuten — nicht Monaten.