Pydantic AI：构建 Agentic LLM 应用程序的类型安全 AI Agent 框架

随着 Pydantic AI v0.0.21 的最新发布，该框架带来了大量新特性和改进，在 AI 开发社区获得了重要关注。Pydantic 作为 Python 最广泛使用的数据验证和解析库，现在为开发者提供了一个强大的工具来构建由大型语言模型（LLMs）驱动的类型安全应用程序。本文深入探讨 Pydantic AI 的特性和优势，提供其应用的实际示例，并讨论它何时适合您的 AI 项目。

什么是 Pydantic AI？

Pydantic AI 是一个创新的 Python agent 框架，简化了利用生成式 AI 开发生产级应用程序的过程。受到 FastAPI 成功的启发（FastAPI 通过其直观的设计和对 Pydantic 的依赖革新了 Web 开发），Pydantic AI 旨在为生成式 AI 开发带来与 FastAPI 为 Web 开发带来的相同级别的开发者体验和易用性。

认识到 Pydantic 在各种 AI/LLM 框架和库中用于数据验证的日益普及，Pydantic AI 的创建者寻求一种更加集成和精简的方法。他们的目标是在 AI 开发环境中复制 FastAPI 为 Web API 提供的无缝体验。

通过将 Pydantic 强大的数据验证功能与专为 LLM 定制的特性相结合，Pydantic AI 使开发者能够更轻松、更高效地创建可扩展、可靠和类型安全的 AI 驱动应用程序。

Pydantic AI 的主要特性

Pydantic AI 提供了一系列旨在简化和增强 LLM 驱动应用程序开发的特性：

模型无关性：Pydantic AI 可以与各种 LLM 协同工作，支持流行的模型如 OpenAI、Anthropic、Gemini、Cohere 和 Mistral。它还为添加其他模型的支持提供了简单的接口，让开发者能够灵活选择最适合其特定需求的 LLM，并在不需要大量代码更改的情况下轻松切换模型。
Pydantic Logfire 集成：与 Pydantic Logfire 的无缝集成提供了 LLM 驱动应用程序的实时调试、性能监控和行为跟踪。这使开发者能够深入了解其 agents 的表现，识别潜在问题，并优化应用程序以获得更好的准确性和效率。
类型安全：利用 Python 的类型提示系统，Pydantic AI 确保整个开发过程的类型安全。这有助于及早发现错误，减少调试时间，并产生更健壮可靠的应用程序。
Python 中心设计：Pydantic AI 采用 Python 熟悉的控制流和 agent 组合模式，使 Python 开发者能够轻松应用标准最佳实践，无需学习全新的范式即可构建 AI 驱动项目。
结构化响应：Pydantic AI 利用 Pydantic 的核心优势 - 数据验证 - 来结构化和验证模型输出。这确保来自 LLM 的响应符合预定义的架构，使应用程序表现出一致和可预测的行为。即使在 LLM 固有的可变性下，这也确保了您的应用程序行为可预测并产生一致的结果。
依赖注入系统：可选的依赖注入系统允许开发者为其 agents 的系统提示、工具和结果验证器提供数据和服务。这对于测试、评估和迭代开发 AI agents 特别有用。
流式响应：该框架支持持续流式输出 LLM 结果，并即时验证。这在需要实时反馈的应用程序中尤其能实现快速准确的结果。
图形支持：Pydantic AI 与 Pydantic Graph 集成，后者是一个使用类型提示定义图的工具。这个特性对于传统控制流可能变得难以管理的复杂应用程序很有价值，允许开发者对不同组件之间的复杂工作流和关系进行建模。
反思和自我纠正：Pydantic AI 允许 agents 分析自己的响应并可能纠正错误或不一致，从而产生更可靠和准确的结果。
模型错误处理：Pydantic AI 还提供了优雅处理模型错误的机制，允许开发者构建更健壮的应用程序。

使用 Pydantic AI 的优势

Pydantic AI 相比其他 AI agent 框架提供了几个优势：

提高开发者生产力：通过自动化输入验证、架构强制和错误处理等任务，Pydantic AI 使开发者能够专注于 AI 开发的更高层面，如模型选择、提示工程和应用程序逻辑。
改进可扩展性：该框架的灵活架构允许 AI 项目高效扩展。随着应用程序在复杂性和数据量上的增长，Pydantic AI 帮助保持可管理性并确保适应不断变化的需求。
增强开发工作流：Pydantic AI 促进了更精简和 Pythonic 的开发体验。开发者可以利用他们现有的 Python 技能和最佳实践，减少学习曲线并加快开发过程。
简化模型集成：Pydantic AI 的模型无关设计简化了不同 LLM 的集成。这允许开发者在不需要大量代码更改的情况下实验各种模型并选择最适合其应用的模型。
实时调试和监控：与 Pydantic Logfire 的集成提供了对 AI agents 行为和性能的宝贵见解，实现实时调试和持续改进。
由 Pydantic 团队开发：由广泛使用的 Pydantic 库的同一团队开发，Pydantic AI 得益于他们对数据验证和 AI 开发者需求的深入理解。

Agent 应用示例：构建天气 Agent

让我们通过一个实际示例来说明 Pydantic AI 的功能：构建一个基于用户位置提供天气信息和个性化建议的天气 agent。

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext


class WeatherInfo(BaseModel):
    """天气信息和建议。"""
    city: str = Field(..., description="城市名称。")
    temperature: float = Field(..., description="摄氏度温度。")
    condition: str = Field(..., description="天气状况（如，晴天、多云）。")
    advice: str = Field(..., description="基于天气状况的建议。")


class WeatherDependencies(BaseModel):
    """天气 agent 的外部依赖。"""
    api_key: str = Field(..., description="天气服务的 API 密钥。")


weather_agent = Agent(
    "openai:gpt-4o",
    deps_type=WeatherDependencies,
    result_type=WeatherInfo,
    system_prompt="你是一个有帮助的天气 agent。基于用户的位置提供天气信息和建议。",
)


@weather_agent.tool
async def fetch_weather_data(ctx: RunContext, city: str) -> dict:
    """使用外部 API 获取城市的天气数据。"""
    # 在实际应用中，使用像 OpenWeatherMap 这样的 API
    # 这里我们模拟获取数据
    weather_data = {
        "city": city,
        "temperature": 24.5,
        "condition": "sunny",
        "advice": "今天是个晴朗的好天气！享受户外活动并记得涂防晒霜。"
    }
    return weather_data


async def main():
    """运行天气 agent。"""
    deps = WeatherDependencies(api_key="YOUR_API_KEY")
    result = await weather_agent.run("伦敦的天气如何？", deps=deps)
    print(result.data)


if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

在这个示例中，我们定义了一个 WeatherInfo 模型来构建 agent 的响应，以及一个 WeatherDependencies 模型来管理外部依赖（如天气服务的 API 密钥）。fetch_weather_data 函数作为一个工具，agent 可以用它来获取天气数据。当 agent 运行时，它将用户的查询和依赖提供给 LLM，后者然后使用可用的工具和其知识来生成符合 WeatherInfo 模型的结构化响应。

这个示例演示了 Pydantic AI 如何通过以下方式简化 AI agents 的开发：

确保类型安全：使用 Pydantic 模型保证 agent 的输出始终符合定义的结构。
提高代码清晰度：由于关注点分离明确和使用 Python 约定，代码组织良好且易于理解。
促进模型灵活性：切换到不同的 LLM 只需要在 Agent 构造函数中更改模型参数。

除了天气 agents，Pydantic AI 还可以用于构建各种用途的 agents，如意图检测、知识库搜索和情感分析。Pydantic AI 还可以用于驱动交互式游戏，根据用户输入和预定义逻辑生成响应，实现动态和引人入胜的体验。

何时使用 Pydantic AI？

Pydantic AI 是各种 AI 应用的有价值工具，但在以下场景中特别适用：

结构化输出至关重要：如果您的应用程序要求 LLM 响应符合特定架构，Pydantic AI 的验证功能是必不可少的。
数据完整性至关重要：在金融、医疗保健和法律等领域，数据准确性至关重要，Pydantic AI 有助于确保 LLM 输出可靠且一致。
您已经熟悉 Pydantic：如果您已经在项目中使用 Pydantic 进行数据验证，Pydantic AI 提供了与现有工作流的无缝集成。

例如，Pydantic AI 可以用于构建动态访问客户数据并提供定制建议的客户支持 agents，使用 agents 推荐产品或处理退款的电商平台，以及利用 agents 生成患者摘要或提供用药提醒的医疗保健应用程序，同时遵守结构化数据标准。

Pydantic AI 与其他替代方案的对比

虽然 Pydantic AI 为构建 LLM 驱动的应用程序提供了独特的方法，但值得将其与其他流行的替代方案如 LangChain 进行比较：

特性	Pydantic AI	LangChain
重点	- 结构化输出<br>- 类型安全<br>- 验证	- 构建复杂的 LLM 工作流<br>- 集成
优势	- 确保数据完整性<br>- 简化模型集成<br>- Python 化设计	- 全面的框架<br>- 广泛的集成<br>- 模块化设计
最适用于	- 需要严格遵守架构的应用程序<br>- 高数据完整性<br>- 无缝 Python 集成	- 对话 agents<br>- 动态工作流<br>- 将 LLM 与外部工具集成

结束语

Pydantic AI 代表了 LLM 驱动应用程序开发的重要进步。通过将 Pydantic 强大的数据验证功能与 Python 化和开发者友好的设计相结合，它使开发者能够构建更可靠、可扩展和类型安全的 AI agents。随着生成式 AI 领域的不断发展，Pydantic AI 有望成为创建下一代智能应用程序的关键工具。值得注意的是，Pydantic AI 目前处于测试阶段，因此 API 可能还会发展。

Pydantic AI 通过提供一种结构化和类型安全的方法来简化 AI 应用程序的构建过程。它的模型无关设计、与 Pydantic Logfire 的集成以及对开发者体验的关注，使其成为希望利用生成式 AI 力量的开发者的理想选择。凭借其确保数据完整性、简化工作流程和促进复杂 AI agents 创建的能力，Pydantic AI 已准备好在塑造 AI 开发的未来方面发挥关键作用。

Pydantic AI：构建 Agentic LLM 应用程序的类型安全 AI Agent 框架

Pydantic AI：构建 Agentic LLM 应用程序的类型安全 AI Agent 框架

什么是 Pydantic AI？

Pydantic AI 的主要特性

使用 Pydantic AI 的优势

Agent 应用示例：构建天气 Agent

何时使用 Pydantic AI？

Pydantic AI 与其他替代方案的对比

结束语

准备开始了吗？