Pydantic AI 2.38.0 三個重點：(1) 新增型別化 `CustomEvent`／`CapabilityEvent`，應用程式與 capability 都能把自訂事件送進 Agent 的 run event stream，再用 `@on_event` 訂閱，等於補上一層通用的可觀測性與擴充介面；(2) `RunContext` 新增 `context_window_used`，`ModelProfile` 新增 `context_window`，Agent 程式碼第一次能在執行中直接讀到「這個模型的上下文窗口還剩多少」；(3) 補上 `gemini-3.8-flash`、Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1 等新模型與 `VLLMProvider`。本版無 breaking changes。
Pydantic AI 2.36.0 三個重點：(1) 新增 `@durable_operation` decorator，讓 Agent 的自訂能力（capability）方法直接變成可在 Temporal／Prefect／DBOS 等引擎下 replay-safe 的 durable unit；(2) 為第三方 durable 引擎開出公開 backend API（`BaseDurabilityCapability`、`CallableOperationBackend`、`RegisteredOperationBackend`），官方三個 out-of-tree 引擎驗證零私有 import；(3) 一項相容性緊縮：MCP 工具不再能透過 tool metadata 關閉 durable 執行（DBOS 先前允許），此外 Prefect 的動態工具快取鍵也修正為包含完整 `ToolDefinition`。
七套工具不是同一類產品：LangGraph、MAF 與 Mastra偏耐久工作流，CrewAI 與 AG2 偏多 agent 協作，Pydantic AI 偏型別化 Python agent，DSPy 則用資料與 metric 最佳化整個 AI 程式。先選控制模型，再選框架。
Pydantic AI 把 Agent 寫成 Agent[Deps, Output]：依賴、工具輸入與最終輸出都有型別，模型結果必須通過 Pydantic 驗證。
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。