Twórz produkcyjne agenty AI
Nie infrastrukturę
Open-source'owe narzędzia Python sprawdzone w 30+ wdrożeniach. Frameworki, szablony i biblioteki — buduj agentów, nie boilerplate.
Polecane i zaufane przez
Nasze projekty
Pakiety open-source dla ekosystemu Pydantic AI
Jak to działa
Od instalacji do produkcji w trzech krokach
Wybierz pakiet
Przeglądaj nasz ekosystem 20 pakietów open source. Instaluj przez pip — każdy działa samodzielnie lub razem.
Konfiguruj i buduj
Użyj naszych generatorów CLI, presetów i szablonów, aby stworzyć projekt agenta AI w minuty, nie tygodnie.
Wdróż na produkcję
Deployuj z Dockerem, dodaj obserwowalność z Logfire i skaluj pewnie z kodem przetestowanym w produkcji.
Dlaczego to budujemy
Po ponad 30 wdrożeniach AI ciągle uderzaliśmy w ten sam mur: zespoły spędzały miesiące na budowaniu infrastruktury zamiast rozwiązywać swój właściwy problem. Każdy projekt od nowa wymyślał auth, streaming, orkiestrację agentów — od zera. Postanowiliśmy udostępnić open-source wzorce, które faktycznie przeżyły produkcję, żebyś mógł pominąć etap, w którym wszystko się sypie o 2 w nocy.
Modularnie, nie monolitycznie
Wybierz co potrzebujesz, zostaw resztę. Każdy pakiet działa samodzielnie — bez vendor lock-in, bez ukrytych zależności.
Najpierw przetestowane w produkcji
Nic nie jest publikowane, dopóki nie przetrwa realnego ruchu. To nie weekendowe prototypy — to wzorce wyciągnięte z systemów obsługujących prawdziwych użytkowników.
Budowane przez praktyków
Sami używamy wszystkiego co wydajemy. Kiedy coś się psuje, czujemy to pierwsi. Dlatego nasze narzędzia skupiają się na tym, co naprawdę ma znaczenie w produkcji.
Społeczność i uznanie
Co ekosystem mówi o naszych narzędziach
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
Często zadawane pytania
Wszystko co musisz wiedzieć o naszych narzędziach i projektach.
Czym jest Full-Stack AI Agent Template?
Który framework AI powinienem wybrać?
Czy mogę zmienić framework AI po wygenerowaniu projektu?
Czy szablon jest darmowy?
Jakiej bazy danych powinienem użyć?
Co nowego
Najnowsze wydania w naszym ekosystemie
DeepResearch i wsparcie wielu providerów
Dodano wzorzec agenta DeepResearch, providery Gemini/Groq oraz ulepszone zarządzanie kontekstem.
Konfigurator webowy i 5 frameworków AI
Interaktywny konfigurator webowy z 75+ opcjami, wsparcie CrewAI i LangGraph, integracja z Logfire.
Logfire Assistant 1.0 — rozszerzenie Chrome
Zapytania w języku naturalnym do danych Logfire. Rozmawiaj ze swoimi trace'ami, metrykami i logami w przeglądarce.
Tworzone przez społeczność
Kontrybutorzy open source ulepszający nasze narzędzia każdego dnia
Z naszego bloga
Najnowsze tutoriale, przewodniki i porady o budowie agentów AI
Od create-react-app do create-ai-app: Nowy standard dla aplikacji AI
W 2016 roku create-react-app ustandaryzował budowanie frontendów. W 2026 roku aplikacje AI potrzebują tego samego momentu — i jest już tutaj.
AGENTS.md: Jak przygotować repozytorium dla agentów AI (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code)
Każde narzędzie AI do kodowania czyta Twoje repozytorium inaczej. Sprawdź, jak AGENTS.md — wschodzący standard — daje im potrzebny kontekst.
Od zera do produkcyjnego agenta AI w 30 minut — szablon full-stack z 5 frameworkami AI
Krok po kroku: konfigurator webowy, wybierz preset, wybierz framework AI, skonfiguruj 75+ opcji, docker-compose up — dzialajaca produkcyjna aplikacja AI.
Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.