Pydantic AI

Для разработчиков, ценящих простоту и мощь FastAPI, создание готовых к продакшну ИИ-приложений может часто казаться излишне сложным. PydanticAI — это фреймворк для разработки ИИ-агентов на Python, призванный изменить эту ситуацию. Созданный командой, стоящей за Pydantic, он переносит тот же эргономичный, типобезопасный и интуитивно понятный опыт разработки в мир генеративного ИИ, помогая создавать надёжные и стабильные ИИ-агенты, используя привычные практики Python.

Ключевые особенности

PydanticAI предлагает целенаправленный и мощный набор инструментов для создания ИИ-агентов, которым можно доверять в производственных средах.

• ✅ Надёжные, структурированные выходные данные PydanticAI использует модели Pydantic для строгой валидации и структурирования выходных данных больших языковых моделей (LLM). Это означает, что вы можете определить точный формат, который вам нужен — от простых типов данных до сложных вложенных объектов, — и ваш агент будет последовательно выдавать предсказуемые, типобезопасные результаты.

• 🐍 Интуитивный, ориентированный на Python дизайн Вам не нужно изучать новую парадигму для работы с PydanticAI. Фреймворк разработан на основе стандартных принципов управления потоком выполнения Python, функций и синтаксиса async/await. Это позволяет применять те же лучшие практики тестирования, модульности и организации кода, которые вы уже используете в своих не-ИИ проектах.

• ⚙️ Мощная инъекция зависимостей Бесшовно предоставляйте данные, сервисы или конфигурации, такие как подключения к базам данных и идентификаторы пользователей, инструментам и промптам вашего агента. Эта система, вдохновлённая FastAPI, делает ваших агентов высокомодульными, значительно упрощает их тестирование и интеграцию в существующие приложения.

• 🔍 Бесшовная наблюдаемость с Pydantic Logfire Точно понимайте, что делает ваш агент, благодаря однострочной интеграции с Pydantic Logfire. Вы можете мгновенно отслеживать весь поток взаимодействия — от первоначального промпта до вызовов инструментов и финальной валидации, — что значительно упрощает отладку, мониторинг производительности и анализ поведения.

• 🌐 Широкая совместимость с LLM PydanticAI является модельно-независимым, предлагая встроенную поддержку ведущих моделей от OpenAI, Anthropic, Google (Gemini), Mistral, Cohere, Groq и других. Простой интерфейс также позволяет легко реализовать поддержку других моделей, предоставляя вам гибкость в выборе лучшего LLM для вашей задачи.

Как PydanticAI решает ваши проблемы:

Вот несколько практических сценариев, в которых PydanticAI проявляет себя наилучшим образом:

1. Создание умного агента поддержки клиентов Представьте, что вам нужен агент поддержки для банка, который может отвечать на вопросы и выполнять действия. С PydanticAI вы можете определить Pydantic-модель SupportOutput, которая требует от агента возврата определённой структуры: полученного совета, булевого значения о необходимости блокировки карты и числового показателя риска. Затем вы можете создать инструмент customer_balance, который безопасно обращается к базе данных через инъекцию зависимостей. Когда пользователь спрашивает: "Я потерял свою карту!", агент может вызвать необходимые инструменты и каждый раз возвращать идеально структурированный, валидированный ответ, такой как {support_advice: '...', block_card: True, risk: 8}.

2. Разработка и отладка сложного рабочего процесса Вы создали агента, который использует несколько инструментов для ответа на запрос, но он возвращает неожиданный результат. Вместо того чтобы повсюду добавлять операторы печати (print statements), вы включаете интеграцию с Pydantic Logfire. Вы немедленно получаете детальный трассировочный лог в реальном времени прямо в браузере, показывающий первоначальный промпт, обоснование LLM для выбора инструмента, точные данные, переданные этому инструменту, возвращаемое значение инструмента и конечный валидированный вывод. Такая ясность сокращает время отладки с часов до минут.

Почему стоит выбрать PydanticAI?

• Разработано командой Pydantic: PydanticAI разработан и поддерживается той же командой, которая стоит за Pydantic — повсеместно используемой библиотекой для валидации данных в Python. Это гарантирует глубокую экспертизу, первоклассную интеграцию и приверженность принципам типобезопасности и эргономики разработки, на которые уже полагаются миллионы разработчиков.

• Архитектура для продакшна, а не только для прототипов: От типобезопасного дизайна и тестируемых компонентов до встроенной наблюдаемости — каждая функция в PydanticAI разработана с конечной целью развёртывания реальных, поддерживаемых приложений. Он обеспечивает необходимые гарантии для перехода от «классной демо-версии» к надёжному сервису.

Заключение:

PydanticAI устраняет разрыв между мощными моделями генеративного ИИ и готовыми к продакшну приложениями. Сочетая возможности валидации Pydantic с интуитивным, "питоноподобным" опытом разработки, он устраняет трения и выводит разработку ИИ-агентов на новый уровень надёжности. Если вы хотите создавать надёжные, тестируемые и наблюдаемые ИИ-агенты без лишних сложностей, PydanticAI создан для вас.