PydanticAI 使用方法
PydanticAI 是一个 Python 代理框架，通过结合 Pydantic 强大的数据验证和 LLM 集成，简化了生产级 AI 应用程序的开发，提供类型安全的依赖注入和模型无关支持。
查看更多如何使用 PydanticAI
安装 PydanticAI: 使用 pip 安装：'pip install pydantic-ai' 或者使用最小安装 'pip install pydantic-ai-slim'
导入所需组件: 导入基本组件：'from pydantic_ai import Agent, RunContext' 以及任何其他需要的 Pydantic 组件
创建一个代理: 使用模型初始化一个代理（例如：'agent = Agent("openai:gpt-4o")' 或 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
定义数据模型: 使用带有类型提示的类定义创建 Pydantic 模型来定义输入和输出的结构
设置依赖项: 如果您的代理在执行过程中需要访问外部资源或数据，请使用 @dataclass 定义依赖项
配置系统提示: 通过代理构造函数静态添加系统提示，或使用 @agent.system_prompt 装饰器动态添加
添加工具: 使用 @agent.tool 装饰器注册工具，以赋予您的代理额外的能力和可调用的函数
实现结果验证: 使用 Pydantic 模型和 Agent 配置中的 result_type 参数设置结果验证
运行代理: 使用 run_sync() 进行同步操作或使用 run() 进行异步操作来执行代理，传递必要的依赖项
可选：添加监控: 通过安装 logfire 选项组并配置日志记录，与 Pydantic Logfire 集成以进行监控
PydanticAI 常见问题
PydanticAI 是一个 Python 代理框架，旨在使用生成式 AI 构建生产级应用程序。它由 Pydantic 团队开发，目前处于早期测试阶段。它的目标是使开发 AI 应用程序更加轻松，同时提供类型安全和结构化响应验证。
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