PydanticAI 사용법
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.
더 보기PydanticAI 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.
PydanticAI 월간 트래픽 동향
PydanticAI는 2025년 2월에 1,040회 방문 증가와 0.6%의 성장률을 기록했습니다. 최근 제품 업데이트나 주목할 만한 시장 활동이 없었던 점을 고려할 때, 이러한 소폭 성장은 정상적인 시장 변동과 타입 안전성 및 모델 독립적 특성에 대한 지속적인 관심에서 비롯된 것으로 보입니다.
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