Skip to content
framework

Pydantic DeepAgents vs CrewAI

Różne filozofie: DeepAgents implementuje wzorzec deep agent (autonomiczne agenty w stylu Claude Code z planowaniem, systemem plików i zarządzaniem kontekstem). CrewAI skupia się na zespołach wieloagentowych opartych na rolach z predefiniowanymi wzorcami koordynacji. DeepAgents daje więcej kontroli; CrewAI jest szybszy do prototypów zespołów agentów.

Kluczowe różnice

Przewaga: Pydantic DeepAgents

Wzorzec agenta

DeepAgents buduje autonomiczne deep agenty (jak Claude Code) — jeden agent z planowaniem, systemem plików, subagentami i zarządzaniem kontekstem. CrewAI buduje zespoły agentów opartych na rolach, współpracujących nad zadaniami w wzorcach sekwencyjnych, hierarchicznych lub konsensualnych.

Przewaga: CrewAI

Koordynacja zespołu

CrewAI ma wbudowaną koordynację zespołów: procesy sekwencyjne, hierarchiczne i konsensualne. Agenci mają role, cele i backstory. DeepAgents wspiera zespoły i subagentów, ale sam komponujesz logikę koordynacji.

Przewaga: Pydantic DeepAgents

Bezpieczeństwo typów i fundament

DeepAgents jest zbudowany na Pydantic AI z pełnym bezpieczeństwem typów — wyniki strukturalne, typowane narzędzia, modele Pydantic dla wszystkiego. CrewAI używa definicji ról/celów/backstory opartych na stringach z częściowym wsparciem Pydantic dla wyników zadań.

Porównanie funkcji

Feature Pydantic DeepAgents CrewAI
Fundament Pydantic AI LiteLLM
Wzorzec agenta Deep agent Role-based crew
Bezpieczeństwo typów Partial
Planowanie (TODOs)
Narzędzia plików
Zarządzanie kontekstem Partial
Wynik strukturalny
Zespoły oparte na rolach Manual
Koordynacja zespołów Manual Sequential, Hierarchical
Hooki cyklu życia Callbacks
Śledzenie kosztów
CLI
Wsparcie wielu dostawców
Trwała pamięć

Porównanie kodu

Pydantic DeepAgents
from pydantic_deep import (
create_deep_agent, create_default_deps
)
from pydantic_deep.types import SubAgentConfig
agent = create_deep_agent(
model="openai:gpt-4.1",
instructions="Research and write articles.",
include_subagents=True,
include_todo=True,
subagents=[
SubAgentConfig(name="researcher",
description="Deep-dives into topics",
instructions="You research thoroughly."),
SubAgentConfig(name="writer",
description="Writes articles",
instructions="You write clearly."),
],
)
deps = create_default_deps()
result = await agent.run(
"Research AI trends and write an article",
deps=deps,
)
CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
researcher = Agent(
role="Senior Researcher",
goal="Find cutting-edge AI trends",
backstory="You are an expert researcher...",
)
writer = Agent(
role="Tech Writer",
goal="Write engaging articles",
backstory="You are a skilled writer...",
)
research = Task(
description="Research AI trends 2026",
expected_output="List of trends",
agent=researcher,
)
article = Task(
description="Write article from research",
expected_output="Blog post in markdown",
agent=writer,
)
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research, article],
process=Process.sequential,
)
result = crew.kickoff()

Kiedy użyć którego

Wybierz Pydantic DeepAgents, gdy:

  • Wybierz Pydantic DeepAgents, gdy potrzebujesz autonomicznych agentów, które planują, kodują i dostarczają — agentów w stylu Claude Code z dostępem do plików, zarządzaniem kontekstem, śledzeniem kosztów i modularną architekturą. Najlepszy do systemów produkcyjnych, gdzie bezpieczeństwo typów i szczegółowa kontrola mają znaczenie.

Wybierz CrewAI, gdy:

  • Wybierz CrewAI, gdy chcesz szybko budować zespoły wyspecjalizowanych agentów z predefiniowanymi rolami, celami i wzorcami koordynacji. Najlepszy do prototypowania workflow'ów wieloagentowych, gdzie agenci mają odrębne odpowiedzialności i współpracują nad zadaniami sekwencyjnie lub hierarchicznie.

Często zadawane pytania

Czy rozwiązują ten sam problem?
Nie do końca. DeepAgents buduje autonomiczne deep agenty (jak Claude Code) — jednego potężnego agenta z planowaniem, systemem plików i zarządzaniem kontekstem. CrewAI buduje zespoły agentów opartych na rolach współpracujących nad zadaniami. DeepAgents to głębokość; CrewAI to szerokość przez role.
Czy mogę odtworzyć wzorce zespołowe CrewAI w DeepAgents?
Tak. DeepAgents ma include_teams i include_subagents — możesz definiować nazwane subagenty z opisami i instrukcjami, budować sekwencyjną lub równoległą koordynację. Masz więcej elastyczności, ale musisz sam skomponować wzorzec, podczas gdy CrewAI daje Process.sequential i Process.hierarchical od razu.
Który lepiej obsługuje długotrwałe zadania?
DeepAgents ma wbudowane zarządzanie kontekstem z auto-sumaryzacją, checkpointami i śledzeniem kosztów — zaprojektowane do długich autonomicznych sesji. CrewAI ma podstawową pamięć i współdzielenie kontekstu między agentami, ale nie ma automatycznej kompresji kontekstu dla bardzo długich konwersacji.
Czy CrewAI wspiera operacje na systemie plików jak DeepAgents?
Nie natywnie. DeepAgents ma wbudowane narzędzia plików (read, write, edit, glob, grep, execute) jako rdzeń wzorca deep agent. Agenci CrewAI używają niestandardowych narzędzi — musisz zbudować lub zaimportować narzędzia do operacji na plikach osobno.

Gotowy wypróbować Pydantic DeepAgents?

Rozpocznij

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.