Pydantic-AI项目中Gemini模型工具调用问题的技术解析

在Pydantic-AI项目（一个基于Pydantic构建的AI开发框架）的实际应用中，开发者反馈了一个关于Google Vertex AI平台中Gemini模型工具调用的典型问题。本文将从技术原理和解决方案两个维度进行深入剖析。

问题现象

当开发者使用Gemini-2.5-pro模型时，工具调用会输出原始工具代码而非执行结果。例如输出类似{\"tool_code\": \"default_api.list_group_members(group_id='00gndyustNsB5d7')\"}的字符串，而不是预期的API调用结果。这种现象在切换不同AI服务提供商时尤为明显。

根本原因

经过技术分析，该问题源于以下技术因素：

1. 模型架构差异：Gemini系列模型与OpenAI/Claude模型采用不同的工具调用处理机制
2. 响应格式规范：Gemini-2.5-pro版本对工具调用的响应格式处理存在特定要求
3. 版本兼容性：早期Pydantic-AI版本(0.52-0.54)对Gemini模型的支持尚不完善

解决方案

项目团队在v0.1.0版本中已彻底解决该问题，开发者可采用以下方案：

1. 版本升级：升级到Pydantic-AI v0.1.0或更高版本
2. 模型选择：临时方案是使用gemini-1.5-pro模型（该模型对工具调用的支持更完善）
3. 配置优化：确保Vertex AI配置参数完整（包括service account、project ID和region）

最佳实践建议

对于需要在多AI平台间切换的开发场景，建议：

1. 统一工具调用接口的异常处理机制
2. 为不同平台实现适配层，处理响应格式转换
3. 建立模型能力矩阵，明确各模型对工具调用的支持程度

该问题的解决体现了Pydantic-AI框架对多AI平台兼容性的持续优化，为开发者提供了更稳定的跨平台开发体验。