如何为 SIA 选对 agent impl：claude、openhands、pydantic-ai 选择决策树指南

如何为 SIA 选对 agent impl：claude、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/sia

SIA（Self 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.claude：Anthropic 专属，最省心

基于 Claude Agent SDK（sia/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 profile（default-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 SDK（sia/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-ai：Python 原生 SDK，轻量可控

基于 PydanticAI（sia/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

选择决策树：3 个问题定答案

你的 meta agent 模型是 Anthropic（Claude）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：

1. claudeimpl 只配 Anthropic provider，写错会在加载 profile 时直接拒绝（见 docs/configuration.md 末尾 Notes）。
2. 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 impl

agent 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？

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。

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