PydanticAI Cómo Usar
PydanticAI es un marco de Agentes en Python que agiliza el desarrollo de aplicaciones de IA de grado de producción al combinar la poderosa validación de datos de Pydantic con la integración de LLM, ofreciendo inyección de dependencias segura en cuanto a tipos y soporte agnóstico al modelo.
Ver másCómo Usar PydanticAI
Instalar PydanticAI: Instalar usando pip: 'pip install pydantic-ai' o para una instalación mínima usar 'pip install pydantic-ai-slim'
Importar Componentes Requeridos: Importar los componentes básicos: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' y cualquier otro componente de Pydantic necesario
Crear un Agente: Inicializar un Agente con un modelo (por ejemplo, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' o 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Definir Modelos de Datos: Crear modelos de Pydantic para definir la estructura de sus entradas y salidas utilizando definiciones de clase con sugerencias de tipo
Configurar Dependencias: Definir dependencias usando @dataclass si su agente necesita acceso a recursos o datos externos durante la ejecución
Configurar Prompts del Sistema: Agregar prompts del sistema ya sea estáticamente a través del constructor del agente o dinámicamente utilizando el decorador @agent.system_prompt
Agregar Herramientas: Registrar herramientas usando el decorador @agent.tool para dar a su agente capacidades y funciones adicionales que puede llamar
Implementar Validación de Resultados: Configurar la validación de resultados utilizando modelos de Pydantic y el parámetro result_type en la configuración de su Agente
Ejecutar el Agente: Ejecutar el agente usando run_sync() para operaciones síncronas o run() para operaciones asíncronas, pasando las dependencias necesarias
Opcional: Agregar Monitoreo: Integrar con Pydantic Logfire para monitoreo instalando el grupo opcional de logfire y configurando el registro
Preguntas Frecuentes de PydanticAI
PydanticAI es un marco de agentes de Python diseñado para construir aplicaciones de grado de producción con IA generativa. Fue creado por el equipo detrás de Pydantic y actualmente está en beta temprana. Su objetivo es hacer que el desarrollo de aplicaciones de IA sea menos doloroso, al tiempo que proporciona seguridad de tipos y validación estructurada de respuestas.
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