利用 Pydantic AI Agent 框架构建可靠的生成式 AI 应用

最新推荐文章于 2025-10-21 11:42:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-21 11:42:00 发布 · 2.2k 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #Agent #PydanticAI #Pydantic #LLM

当前的LLM（大型语言模型）正在向更加复杂、多功能的AI代理体系的转变。在这一趋势的推动下，各大科技巨头如AWS、OpenAI、Microsoft等纷纷推出了各自的AI Agent框架（探索LangGraph：开启AI Agent构建的新路径）。其中，PydanticAI代理框架以其对Pydantic与LLM的卓越支持，在众多框架中脱颖而出，成为构建健壮、生产级AI应用的重要工具。

一、Pydantic 基础

（一）定义与功能

Pydantic 是一个用于轻松验证和解析数据的 Python 库，其核心功能在于确保数据的准确性以及遵循预期的结构，这在处理诸如 JSON 文件、用户数据或 API 响应等外部输入时显得尤为关键。它摒弃了手动编写每个字段检查（如 “这是一个整数吗？这个字符串是否过长？”）的繁琐方式，而是借助模型实现自动化检查。

（二）示例说明

假设我们正在开发一个应用程序，用户需要在其中提交姓名、年龄和电子邮件。使用 Pydantic，我们可以轻松定义一个数据模型来确保输入数据的有效性。

定义模型

from pydantic import BaseModel, EmailStrclass User(BaseModel):    name: str    age: int    email: EmailStr

2、验证输入数据

user_data = {
  
      "name": "Alice",    "age": 25,    "email": "alice@example.com"}user = User(**user_data)print(user.name)  print(user.age)  print(user.email)

在上述示例中，当用户提交的数据符合模型定义时，Pydantic 能够顺利解析并验证数据。然而，如果用户提交了无效数据，例如将年龄设置为字符串 “twenty-five”，Pydantic 会自动抛出错误，从而确保数据的质量