v2.35.0 (2026-08-25)
Pydantic AI 发布 v2.35.0，弃用 RunContext.capability_loaded 和 available_capability_ids，改用 capability_active 和 active_capability_ids；TestModel 使整数最大值可达；默认 Temporal 指标导出频率降低；保留显式空 Tool 描述。
Development
- First Reportv2.35.0 (2026-08-25)Pydantic AI
- Industry Responsev2.35.1 (2026-08-26)Pydantic AI
- Industry Responsev2.35.2 (2026-08-27)Pydantic AI
- Industry Responsev2.35.3 (2026-08-27)Pydantic AI
- Current AssessmentPydantic AI 作为 Python 生态中重要的 Agent 框架，其 API 演进反映了 Agent 开发对运行时状态管理的需求。弃用事件驱动 API 转向状态查询，可能影响依赖旧 API 的开发者，需要迁移。Agent Pulse · analysis
Pydantic AI 于 2026-08-25 发布 v2.35.0 版本。主要变更包括：弃用 RunContext.capability_loaded 和 available_capability_ids，推荐使用 capability_active 和 active_capability_ids；TestModel 现在支持包含整数最大值的测试；默认 Temporal 指标导出频率降低；修复了显式空 Tool 描述被函数 docstring 覆盖的问题。
弃用 capability_loaded 为 capability_active 表明 Pydantic AI 正在将能力检测从一次性加载事件转向持续状态查询，这有助于更准确地反映 Agent 运行时的动态能力变化。TestModel 支持整数最大值可能意味着测试覆盖更全面的边界条件。降低 Temporal 指标导出频率可能减少开销，但可能影响可观测性。
Pydantic AI 作为 Python 生态中重要的 Agent 框架，其 API 演进反映了 Agent 开发对运行时状态管理的需求。弃用事件驱动 API 转向状态查询，可能影响依赖旧 API 的开发者，需要迁移。
对于使用 Pydantic AI 构建 Agent 的团队，此版本提供了更清晰的 API 和测试改进，但需要投入迁移成本。降低 Temporal 指标导出频率可能降低可观测性成本，但需权衡监控需求。
后续版本可能进一步强化 capability_active 的语义，并可能引入更多状态查询 API。开发者应关注迁移指南和弃用警告，及时更新代码。