PydanticAI는 어떤 LLM 모델을 지원하나요?

PydanticAI는 모델에 구애받지 않으며 현재 OpenAI, Gemini 및 Groq를 지원합니다. Anthropic 통합은 곧 제공될 예정입니다. 또한 다른 모델에 대한 지원을 구현하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

PydanticAI의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능에는: 타입 안전 개발, Pydantic을 통한 구조화된 응답 검증, 스트리밍 응답, 테스트를 위한 의존성 주입 시스템, 디버깅 및 모니터링을 위한 Logfire 통합, 제어 흐름 및 에이전트 구성을 위한 표준 Python 개발 관행 사용 능력이 포함됩니다.

GCP에서 PydanticAI와 함께 인증은 어떻게 작동하나요?

GCP 내에서 PydanticAI를 실행할 때 인증은 추가 설정 없이 '그냥 작동'해야 합니다. 로컬 개발의 경우 서비스 계정을 생성하고 구성해야 할 수 있습니다. gcloud CLI가 설치되고 구성되어 있다면, 애플리케이션 기본 자격 증명으로 VertexAIModel을 사용할 수 있습니다.

내 PydanticAI 애플리케이션을 어떻게 모니터링하고 디버깅할 수 있나요?

PydanticAI는 LLM 기반 애플리케이션의 성능 및 동작을 디버깅하고 모니터링하기 위해 Pydantic Logfire와 통합을 제공합니다. PydanticAI와 함께 Logfire를 사용하려면 logfire 선택적 그룹과 함께 pydantic-ai 또는 pydantic-ai-slim을 설치해야 합니다.

PydanticAI

WebsiteContact for PricingAI Code Assistant Large Language Models (LLMs)

PydanticAI는 Pydantic의 강력한 데이터 검증과 LLM 통합을 결합하여 생산 수준의 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 파이썬 에이전트 프레임워크로, 타입 안전한 의존성 주입 및 모델 비의존적 지원을 제공합니다.

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제품 정보

업데이트됨:Jun 16, 2025

PydanticAI 월간 트래픽 동향

PydanticAI는 트래픽이 18.1% 감소하여 200K의 방문을 기록했습니다. 프레임워크에 대한 최근 업데이트와 논의에도 불구하고, Pydantic V1에서 V2로의 마이그레이션이 어려웠고 호환성 문제를 야기하여 사용자 참여도 하락으로 이어졌을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

PydanticAI이란?

PydanticAI는 Pydantic 팀이 개발한 혁신적인 에이전트 프레임워크로, 생성적 AI를 사용하여 생산 수준의 애플리케이션 구축 과정을 간소화하도록 설계되었습니다. 현재 초기 베타 단계에 있으며, Pydantic의 강력한 데이터 검증 기능과 OpenAI, Gemini, Groq 등 다양한 LLM 모델 간의 다리 역할을 합니다. 이 프레임워크는 Pydantic 팀이 Pydantic Logfire를 개발하면서 LLM을 파이썬 애플리케이션에 통합하기 위한 보다 직관적이고 신뢰할 수 있는 방법의 필요성에서 비롯되었습니다.

PydanticAI의 주요 기능

PydanticAI는 Pydantic 팀이 개발한 생성적 AI를 사용하여 프로덕션 등급 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 Python 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 모델에 구애받지 않는 지원, 타입 안전한 검증, 구조화된 응답 처리 및 다양한 LLM 공급자와의 원활한 통합을 제공합니다. 이 프레임워크는 의존성 주입, 스트리밍 응답 및 Logfire 통합을 통한 종합 모니터링과 같은 강력한 기능을 제공하면서 단순성과 신뢰성을 강조합니다.

타입 안전한 응답 검증: Pydantic을 활용하여 LLM 출력이 예상 데이터 구조에 부합하도록 보장하며, 프로덕션 애플리케이션에 대한 강력한 검증을 제공합니다.

의존성 주입 시스템: 에이전트 동작의 사용자 정의를 허용하고 테스트 및 평가 기반 개발을 촉진하는 새로운 타입 안전 시스템입니다.

모델 비구애적 아키텍처: 추가 모델 지원을 구현하기 위한 간단한 인터페이스로 여러 LLM 공급자(OpenAI, Gemini, Groq)를 지원합니다.

스트리밍 응답 처리: 실시간으로 스트리밍된 응답을 처리하고 검증할 수 있으며, 스트리밍 중 구조화된 데이터 검증을 포함합니다.

PydanticAI의 사용 사례

은행 고객 지원: 고객 데이터에 접근하고 맞춤형 조언을 제공하며 실시간으로 보안 위험 수준을 평가할 수 있는 지능형 지원 에이전트를 생성합니다.

SQL 쿼리 생성: 내장된 검증을 통해 자연어 입력을 기반으로 SQL 쿼리를 생성하고 검증합니다.

구조화된 데이터 추출: 비구조화된 텍스트 입력을 검증된 구조화된 데이터 모델로 변환하여 후속 처리 및 분석을 수행합니다.

장점

Pydantic 뒤에 있는 경험이 풍부한 팀이 구축하여 신뢰성과 업계 모범 사례를 보장합니다.

프로덕션 등급 애플리케이션을 위한 강력한 타입 안전성 및 검증 기능

여러 LLM 공급자 및 기존 Python 개발 관행과의 유연한 통합

단점

아직 초기 베타 단계이며 API는 변경될 수 있습니다.

다른 일부 프레임워크에 비해 제한된 모델 지원

최적의 사용을 위해 Pydantic 및 타입 힌팅에 대한 이해가 필요합니다.

PydanticAI 사용 방법

PydanticAI 설치: pip를 사용하여 설치: 'pip install pydantic-ai' 또는 최소 설치를 위해 'pip install pydantic-ai-slim' 사용

필요한 구성 요소 가져오기: 기본 구성 요소 가져오기: 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' 및 필요한 다른 Pydantic 구성 요소

에이전트 생성: 모델로 에이전트를 초기화합니다 (예: 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' 또는 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')

데이터 모델 정의: 클래스 정의와 타입 힌트를 사용하여 입력 및 출력의 구조를 정의하기 위해 Pydantic 모델을 생성합니다.

의존성 설정: 에이전트가 실행 중 외부 리소스나 데이터에 접근해야 하는 경우 @dataclass를 사용하여 의존성을 정의합니다.

시스템 프롬프트 구성: 에이전트 생성자를 통해 정적으로 또는 @agent.system_prompt 데코레이터를 사용하여 동적으로 시스템 프롬프트를 추가합니다.

도구 추가: @agent.tool 데코레이터를 사용하여 도구를 등록하여 에이전트가 호출할 수 있는 추가 기능과 능력을 부여합니다.

결과 검증 구현: Pydantic 모델과 에이전트 구성의 result_type 매개변수를 사용하여 결과 검증을 설정합니다.

에이전트 실행: run_sync()를 사용하여 동기 작업을 수행하거나 run()을 사용하여 비동기 작업을 수행하며, 필요한 의존성을 전달합니다.

선택 사항: 모니터링 추가: logfire 선택 그룹을 설치하고 로깅을 구성하여 모니터링을 위해 Pydantic Logfire와 통합합니다.

PydanticAI 자주 묻는 질문

PydanticAI는 생성 AI로 프로덕션 급 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 Python 에이전트 프레임워크입니다. Pydantic 팀에 의해 구축되었으며 현재 초기 베타 상태입니다. 이는 AI 애플리케이션 개발을 덜 고통스럽게 만들면서 타입 안전성과 구조화된 응답 검증을 제공합니다.