PydanticAI
PydanticAI è un framework di agenti Python che semplifica lo sviluppo di applicazioni AI di livello produttivo combinando la potente validazione dei dati di Pydantic con l'integrazione degli LLM, offrendo iniezione delle dipendenze sicura per il tipo e supporto agnostico rispetto ai modelli.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Apr 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di PydanticAI
PydanticAI ha registrato un aumento di 1.040 visite e un tasso di crescita del 0,6% a febbraio 2025. Data l'assenza di recenti aggiornamenti del prodotto o attività significative di mercato, questa leggera crescita è probabilmente dovuta alle normali fluttuazioni del mercato e al continuo interesse per le sue caratteristiche di type safety e model-agnostic.
Cos'è PydanticAI
PydanticAI è un framework di agenti innovativo sviluppato dal team dietro Pydantic, progettato per semplificare il processo di costruzione di applicazioni di livello produttivo con AI generativa. Attualmente in fase beta iniziale, funge da ponte tra le robuste capacità di validazione dei dati di Pydantic e vari modelli di LLM, tra cui OpenAI, Gemini e Groq. Il framework è emerso dalla necessità di un modo più intuitivo e affidabile per integrare gli LLM nelle applicazioni Python, in particolare quando il team di Pydantic stava sviluppando Pydantic Logfire e ha trovato le soluzioni esistenti carenti.
Caratteristiche principali di PydanticAI
PydanticAI è un framework per agenti Python progettato per costruire applicazioni di livello produttivo con intelligenza artificiale generativa, sviluppato dal team dietro Pydantic. Offre supporto indipendente dal modello, validazione sicura dei tipi, gestione delle risposte strutturate e integrazione senza soluzione di continuità con vari fornitori di LLM. Il framework enfatizza semplicità e affidabilità, fornendo funzionalità robuste come l'iniezione delle dipendenze, risposte in streaming e monitoraggio completo tramite integrazione con Logfire.
Validazione delle Risposte Sicura per i Tipi: Sfrutta Pydantic per garantire che le uscite di LLM siano conformi alle strutture dati attese, fornendo una validazione robusta per applicazioni di produzione
Sistema di Iniezione delle Dipendenze: Sistema innovativo sicuro per i tipi che consente la personalizzazione del comportamento degli agenti e facilita lo sviluppo guidato da test e valutazioni
Architettura Indipendente dal Modello: Supporta più fornitori di LLM (OpenAI, Gemini, Groq) con un'interfaccia semplice per implementare il supporto di modelli aggiuntivi
Gestione delle Risposte in Streaming: Capace di elaborare e convalidare risposte in streaming in tempo reale, inclusa la validazione dei dati strutturati durante lo streaming
Casi d'uso di PydanticAI
Supporto Clienti Bancari: Crea agenti di supporto intelligenti che possono accedere ai dati dei clienti, fornire consigli personalizzati e valutare i livelli di rischio di sicurezza in tempo reale
Generazione di Query SQL: Genera e convalida query SQL basate su input in linguaggio naturale con validazione integrata tramite query EXPLAIN del database
Estrazione di Dati Strutturati: Converte input di testo non strutturati in modelli di dati strutturati e convalidati per l'elaborazione e l'analisi successive
Vantaggi
Costruito dal team esperto dietro Pydantic, garantendo affidabilità e migliori pratiche del settore
Forti funzionalità di sicurezza dei tipi e validazione per applicazioni di livello produttivo
Integrazione flessibile con più fornitori di LLM e pratiche di sviluppo Python esistenti
Svantaggi
Ancora in beta iniziale con API soggetta a modifiche
Supporto limitato per i modelli rispetto ad altri framework
Richiede comprensione di Pydantic e suggerimenti sui tipi per un utilizzo ottimale
Come usare PydanticAI
Installa PydanticAI: Installa usando pip: 'pip install pydantic-ai' o per un'installazione minima usa 'pip install pydantic-ai-slim'
Importa i Componenti Necessari: Importa i componenti di base: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' e qualsiasi altro componente Pydantic necessario
Crea un Agente: Inizializza un Agente con un modello (ad esempio, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' o 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Definisci i Modelli di Dati: Crea modelli Pydantic per definire la struttura dei tuoi input e output utilizzando definizioni di classe con suggerimenti di tipo
Imposta le Dipendenze: Definisci le dipendenze usando @dataclass se il tuo agente ha bisogno di accedere a risorse esterne o dati durante l'esecuzione
Configura i Prompt di Sistema: Aggiungi prompt di sistema sia staticamente attraverso il costruttore dell'agente che dinamicamente usando il decoratore @agent.system_prompt
Aggiungi Strumenti: Registra strumenti usando il decoratore @agent.tool per dare al tuo agente ulteriori capacità e funzioni che può chiamare
Implementa la Validazione dei Risultati: Imposta la validazione dei risultati utilizzando modelli Pydantic e il parametro result_type nella configurazione del tuo Agente
Esegui l'Agente: Esegui l'agente usando run_sync() per operazioni sincrone o run() per operazioni asincrone, passando le dipendenze necessarie
Opzionale: Aggiungi Monitoraggio: Integra con Pydantic Logfire per il monitoraggio installando il gruppo opzionale logfire e configurando il logging
FAQ di PydanticAI
PydanticAI è un framework per agenti Python progettato per costruire applicazioni di livello produttivo con AI generativa. È stato sviluppato dal team dietro Pydantic ed è attualmente in fase beta iniziale. Mira a rendere meno doloroso lo sviluppo di applicazioni AI fornendo sicurezza dei tipi e convalida delle risposte strutturate.
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