# migrating-langchain-to-pydantic-ai

Скилл для переноса Python-приложений с LangChain, LangGraph и Deep Agents на Pydantic AI. Пригодится, когда нужно сохранить поведение, а не форму фреймворка.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 314 установок · ★ 145
- Автор: pydantic
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/pydantic/skills/tree/HEAD/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-16
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai

## Что делает

Скилл ведёт миграцию от работающего приложения, а не от документации. Сначала агент читает инструкции репозитория, файлы зависимостей, тесты и точки входа, определяет установленные версии LangChain, LangGraph, Deep Agents, Pydantic AI и Harness. Потом прослеживает один типичный запрос через промпты, поиск, вызовы модели и инструментов, состояние, персистентность, прерывания, события и колбэки трассировки. Так находится минимальный срез, который ещё полностью воспроизводит поведение.

Дальше срез классифицируется: цепочка или LCEL-конвейер, агент LangChain, прямой граф LangGraph, харнесс Deep Agents или продуктовый рантайм. Для каждого класса свой целевой вариант — обычный Python, один переиспользуемый `pydantic_ai.Agent`, `pydantic_graph` или возможности Harness. Очереди, базы данных, песочницы, авторизация и транспорт остаются на месте, если вы сами не включили их в объём работ.

Внутри лежат справочники: сопоставление концепций, отдельная карта для Deep Agents, разбор семантических расхождений, рецепты обходных путей и проверка через Logfire. Читать их все подряд не нужно — семантические пробелы открывают только там, где похожие API ведут себя по-разному. Скилл прямо требует не выдавать миграцию за взаимно однозначную, если совпал только счастливый путь. Для графов с чекпоинтами, прерываниями и параллельной ветвью он просит вести журнал миграции и разделять зависимости, сообщения, состояние workflow, состояние чекпоинтов и долговременную память.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pydantic/skills --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pydantic/skills --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pydantic/skills --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install pydantic/skills migrating-langchain-to-pydantic-ai
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pydantic/skills --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/pydantic/skills --path skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pydantic/skills --skill migrating-langchain-to-pydantic-ai -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/pydantic/skills/tree/HEAD/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai/SKILL.md

## Когда брать
- перенести агента на LangChain в один `pydantic_ai.Agent` с типизированными зависимостями
- разобрать граф LangGraph и решить, нужен ли `pydantic_graph` или хватит обычного async Python
- заменить `create_deep_agent` на связку Harness и прикладных сервисов
- сохранить контракты персистентности, прерываний и стриминга при переписывании
- отделить поведение от формы фреймворка и не тащить инфраструктуру в миграцию

## Примеры запросов агенту
- Разбери этот репозиторий и предложи миграцию с LangChain на Pydantic AI: сначала проследи один типичный запрос от промпта до результата.
- В проекте используется `create_deep_agent` с песочницей и субагентами. Составь карту переноса на Pydantic AI Harness.
- Перед выкаткой в прод проверь семантические расхождения по состоянию, ретраям и стримингу и покажи остаточные риски.

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md