如何为 SIA 选对 agent implclaude、openhands、pydantic-ai 选择决策树指南【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/siaSIASelf Improving AI是一个让 AI 系统自主迭代的自改进框架。很多新手在跑sia run时卡在第一道选择题meta agent 的agent impl到底该选claude、openhands还是pydantic-ai本文用一张决策树 快速对照表帮你在 3 分钟内选对实现避开“provider 不匹配被拒”“缺 SDK 报 ImportError”这两个最常见的坑。先搞懂agent impl 决定的是谁很多教程没讲清楚这一点导致选型混乱Target Agent目标 agent是 SIA生成出来的代码SIA 从不把它当引擎来跑它的模型/供应商由--target-agent-profile决定与 agent impl 无关。Meta / Feedback Agent才是运行在 SIA 内部、负责生成初始 agent 复盘改进的执行者它才需要选 agent impl。也就是说你在为改进者选执行引擎而不是为被改进的对象。上图右侧每代数的提升正是由 meta/feedback agent 驱动的。agent impl 的注册与调度逻辑在 sia/agent_impls/base.py——三个实现各用一次register(...)注册自己orchestrator 按名字分发。三种 agent impl 逐个拆解1.claudeAnthropic 专属最省心基于 Claude Agent SDKsia/agent_impls/claude.py只支持 Anthropic 供应商且只认haiku/sonnet/opus三个快捷名配非 Anthropic provider 会在加载 profile 时直接报错自带 Bash、Read、Write、Edit、Glob 工具bypassPermissions模式直接干活轨迹自动存在~/.claude/projects/默认 meta profiledefault-meta.json就是它 Haiku所以pip install sia-agent[claude]后零配置就能跑一句话你的 meta 模型是 Claude闭眼选它。2.openhands多供应商通吃灵活性最强基于 OpenHands SDKsia/agent_impls/openhands.py多供应商路由Gemini、OpenAI、Anthropic、Together、Nebius、OpenRouter 等都行模型名用provider/model全限定格式如moonshotai/Kimi-K2.6对接 OpenAI 兼容端点时会自动加 litellm 路由前缀provider 里配置litellm_prefix如openrouter还能保住prompt caching不被网关悄悄关掉——跑长循环时这直接影响 token 成本轨迹落在工作目录的openhands_trajectory/方便复盘内置的kimi-nebius-meta、openrouter-meta两个 profile 用的都是它。一句话跑非 Claude 模型、或走 OpenRouter 一把梭选它。3.pydantic-aiPython 原生 SDK轻量可控基于 PydanticAIsia/agent_impls/pydantic_ai.py模型用 PydanticAI 原生规格openai:gpt-4o、anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929、google-gla:gemini-3.1-pro-preview工具是纯 Python 函数write_file、read_file、bash迭代次数用UsageLimits精确封顶路径解析严格限定在工作目录内行为最可控对供应商返回非 JSON 的 200 响应有专门的诊断报错排障信息最友好一句话你已经在 PydanticAI 生态里、或想要最轻量的工具循环选它。快速对照表维度claudeopenhandspydantic-ai底层 SDKClaude Agent SDKOpenHands SDK (litellm)PydanticAI供应商范围仅 Anthropic多供应商 / OpenAI 兼容端点多供应商原生规格模型写法haiku/sonnet/opusprovider/model全限定openai:gpt-4o等原生格式安装命令pip install sia-agent[claude]pip install sia-agent[openhands]pip install sia-agent[pydantic-ai]轨迹位置~/.claude/projects/工作目录/openhands_trajectory/日志输出适合谁只用 Claude 的人多模型/网关用户默认推荐PydanticAI 生态 / 测试场景选择决策树3 个问题定答案你的 meta agent 模型是 AnthropicClaude的吗 ├─ 是 ──► 选 claude │ · 装 [claude] extra配 ANTHROPIC_API_KEY │ · 直接用内置 default-meta profile零配置 │ └─ 否Gemini / OpenAI / Kimi / Qwen / OpenRouter... ├─ 需要 litellm 路由 / prompt caching / 自定义 base_url │ └─ 是 ──► 选 openhands │ · 装 [openhands] extra模型名写 provider/model │ · 参考内置 openrouter-meta / kimi-nebius-meta │ └─ 偏好 Python 原生 SDK、轻量工具循环 └─ 是 ──► 选 pydantic-ai · 装 [pydantic-ai] extra模型用原生规格两条容易踩的铁律claudeimpl 只配 Anthropic provider写错会在加载 profile 时直接拒绝见 docs/configuration.md 末尾 Notes。换 impl 要装对应 extra否则启动时抛ImportError并告诉你该pip install什么。最快上手一步切换 agent implagent impl 写在meta profile里命令行只用--meta-agent-profile引用不需要改任何代码# 默认claude impl Claude Haiku装 [claude] extra 即可 export ANTHROPIC_API_KEY... sia run --task gpqa --max_gen 5 --run_id 1 # 换 openhands impl OpenRouter 一把梭一个 key 管 400 模型 pip install sia-agent[openhands] export OPENROUTER_API_KEY... sia run --task gpqa --meta-agent-profile openrouter-meta \ --target-agent-profile openrouter-target --max_gen 5 --run_id 3想自定义在./profiles/放一个 JSON 即可无需改代码格式参考内置的 kimi-nebius-meta.json{ profile_id: gemini-meta, name: Gemini meta agent, agent_impl: openhands, model: gemini/gemini-3.1-pro-preview, provider_id: gemini }然后sia run --meta-agent-profile gemini-meta就生效了。内置 profile 全集与 provider 字段说明见 docs/configuration.md目录里还有 anthropic.json、openrouter.json 等现成 provider 配置可抄。选错了会报什么错症状原因解法加载 profile 时被拒claudeimpl 配了非 Anthropic provider改用openhands或pydantic-aiprofileImportError: OpenHands SDK not installed没装对应 extrapip install sia-agent[openhands]Unknown agent impl: xxxprofile 里拼错了 impl 名只能用claude/openhands/pydantic-ai三个注册名OpenRouter 上 prompt caching 失效未设litellm_prefixprovider 里加litellm_prefix: openrouter总结只用 Claude→claude默认最省心多供应商 / 网关 / 自定义端点→openhands灵活性最强内置 profile 最多的选择Python 原生生态 / 精细控制工具循环→pydantic-ai选错的成本很低改一行 profile JSON、重装一个 pip extra 就能切换三个实现共享同一套 CLI 与运行产物结构可以随时对比不同组合在同一任务上的表现。更多细节查阅 docs/configuration.md 与 docs/troubleshooting.md。【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/sia创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考