What is Pydantic AI?
對於欣賞 FastAPI 簡潔與強大功能的開發者而言，建立生產級的 AI 應用程式，時常感到複雜難解。PydanticAI 是一個 Python 代理框架，旨在改變這種現況。它由 Pydantic 背後的團隊所打造，將相同的符合人體工學、型別安全且直觀的開發體驗帶入生成式 AI 的世界，協助您利用熟悉的 Python 實踐，建立穩固且可靠的 AI 代理。
主要特色
PydanticAI 提供一套專注且功能強大的工具集，讓您得以建立在生產環境中值得信賴的 AI 代理。
✅ 可靠、結構化的輸出 PydanticAI 利用 Pydantic 模型，嚴格驗證並結構化大型語言模型 (LLMs) 的輸出。這表示您可以定義所需的確切格式——從簡單的資料型別到複雜的巢狀物件——而您的代理將持續提供可預測、型別安全的結果。
🐍 直觀、以 Python 為中心的設計 您無需學習新的範式即可使用 PydanticAI 進行建構。此框架圍繞標準的 Python 控制流程、函數和 async/await 語法設計。這讓您可以應用與非 AI 專案中相同的測試、模組化和程式碼組織的最佳實踐。
⚙️ 強大的依賴注入 無縫地向代理的工具和提示提供資料、服務或設定，例如資料庫連線和使用者 ID。此系統受 FastAPI 啟發，使您的代理高度模組化、顯著更容易測試，並且更易於整合到現有應用程式中。
🔍 透過 Pydantic Logfire 實現無縫可觀察性 透過與 Pydantic Logfire 的單行整合，確切了解您的代理正在做什麼。您可以即時追蹤互動的整個流程——從初始提示到工具呼叫和最終驗證——使除錯、效能監控和行為分析變得輕而易舉。
🌐 廣泛的 LLM 相容性 PydanticAI 是模型不可知的，內建支援來自 OpenAI、Anthropic、Google (Gemini)、Mistral、Cohere、Groq 等領先模型。簡單的介面也允許您輕鬆實現對其他模型的支援，讓您可以靈活選擇最適合您任務的 LLM。
PydanticAI 如何解決您的問題：
以下是 PydanticAI 表現出色的幾個實際情境：
建立智慧客戶支援代理 想像您需要一個銀行支援代理，可以回答問題並採取行動。透過 PydanticAI，您可以定義一個名為
SupportOutput的 Pydantic 模型，要求代理回傳特定結構：所提供的建議、是否阻止卡片的布林值，以及數值風險分數。然後，您可以建立一個名為customer_balance的工具，透過依賴注入安全地存取資料庫。當使用者問「我遺失卡片了！」時，代理可以呼叫必要的工具，並每次回傳一個完美結構化、經過驗證的回應，例如{support_advice: '...', block_card: True, risk: 8}。開發與除錯複雜的工作流程 您已經建立了一個使用多個工具來回答查詢的代理，但它回傳了意料之外的結果。此時，您無需到處添加 print 語句，只需啟用 Pydantic Logfire 整合。您將立即在瀏覽器中獲得詳細、即時的追蹤，顯示初始提示、LLM 選擇工具的原因、傳遞給該工具的確切資料、工具的回傳值，以及最終驗證的輸出。這種清晰度將除錯時間從數小時縮短到數分鐘。
為何選擇 PydanticAI？
由 Pydantic 團隊打造： PydanticAI 由 Pydantic — Python 無處不在的資料驗證函式庫 — 背後的同一團隊開發與維護。這確保了深厚的專業知識、一流的整合，以及對數百萬開發者已經信賴的型別安全和開發者人體工學原則的承諾。
為生產環境而架構，不只是原型： 從其型別安全設計和可測試元件到其內建的可觀察性，PydanticAI 中的每個功能都旨在部署真實、可維護的應用程式。它提供了從「酷炫展示」轉變為可靠服務所需的護欄。
結論：
PydanticAI 彌合了強大生成式 AI 模型與生產就緒應用程式之間的鴻溝。藉由結合 Pydantic 的驗證能力與直觀、Pythonic 的開發者體驗，它消除了障礙，並為 AI 代理開發引入了新的可靠性層次。如果您希望無痛地建立穩固、可測試且可觀察的 AI 代理，PydanticAI 就是為您而生。
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Pydantic AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-12.
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