Python专业级智能体框架Pydantic AI，高效创建生产级智能体

Pydantic AI 降临 Python 生态，开启智能开发新时代。

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在 Python 的生态系统中，Pydantic 是一款相当实用的工具。它每月的下载量超过 2.85 亿次，一直是 Python 项目进行可靠数据验证的重要基础。

如今，Pydantic 的开发者开始涉足前沿的人工智能领域，推出了 Pydantic AI。这是一个框架，主要用来搭建生产级别的应用程序，这些程序由生成式人工智能提供支持。

本文带你全方位认识 Pydantic AI，了解其特点和功能，同时与其他框架做对比，快速明晰其优势。

一、为何选择Pydantic AI？

Pydantic AI 的底层依托于可信赖的 Pydantic，Pydantic 为FastAPI、LangChain和AutoGPT等诸多热门Python库提供支持。

Pydantic AI 能简化智能体应用开发，优势有：

• 易用：利用Python原生类型系统创建类型安全、可扩展的智能体。

• 适配生产：专注构建强大应用，支持动态提示、结构化响应，可集成Logfire等可观测性工具。

• 灵活兼容：采用模型无关设计，支持OpenAI、Anthropic和Gemini等模型，未来还将支持更多。

其目标是解决智能体框架领域缺乏生产级工具的问题。

二、Pydantic AI核心特性

Pydantic AI能在众多框架中崭露头角，关键在于以下特性：

1. 动态系统提示：可依据运行时数据编程调整系统提示，让响应贴合上下文，在客户支持等场景优势显著。

2. 结构化响应验证：基于Pydantic验证能力，确保响应包含必填字段，减少生产环境错误。

3. 与大语言模型无缝集成：和OpenAI、Gemini等集成，未来还支持Claude，切换模型不影响核心逻辑，适应性强且成本效益高。

4. 类型安全的依赖注入：新颖的依赖注入系统简化测试开发，保障代码可重用、易维护。

5. 流式响应：支持逐令牌流式响应，适合聊天机器人等交互式应用。

6. Logfire集成：与Pydantic Logfire集成，方便监控调试大语言模型驱动的应用，对实际部署意义重大。

三、代码示例

Hello World示例

这是一个PydanticAI的简单示例：

from pydantic_ai import Agent

agent = Agent(  
    'gemini-1.5-flash',
    system_prompt='Be concise, reply with one sentence.'  
)

result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?') 
print(result.data)

输出结果：The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.

解释

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