PydanticAI：赋能生产级 LLM 应用的全新框架
在 AWS re:Invent 大会上众多 AI 宣布的喧嚣中，Pydantic 团队推出了全新的代理框架——PydanticAI，旨在简化基于大型语言模型 (LLM) 的生产级应用程序开发。
PydanticAI 目前处于测试阶段，它将类型安全、模块化和验证功能带给开发者，帮助他们构建可扩展的 LLM 驱动工作流程。与 Pydantic 的核心代码一样，PydanticAI 也是在 MIT 许可下开源的，这意味着它可以用于商业应用和企业级用例，这将使其对许多企业具有吸引力——毕竟，许多企业已经在使用 Pydantic。
自 PydanticAI 于 12 月 2 日发布以来，开发者和机器学习/AI 社区在线上的反馈普遍积极。例如，Dean “@codevore1” 在 X 上表示 PydanticAI “很有前景！”，尽管它还处于测试阶段。
视频翻译服务 Targum 的创始人兼首席执行官 Alex Volkov 在 X 上提出了一个问题：“这是一种 LangChain 的竞争对手吗？”
金融经济学家和量化分析师 Raja Patnaik 也在 X 上表示：“新的 PydanticAI 代理框架看起来很棒。它似乎融合了 @jxnlco 的 Instructor 和 @OpenAI 的 Swarm 的特点。”
PydanticAI 的核心是其基于代理的架构。每个代理充当一个容器，用于管理与 LLM 的交互，定义系统提示、工具和结构化输出。
代理允许开发者通过直接在 Python 中组合工作流程来简化应用程序逻辑，从而实现静态指令和动态输入的混合，以驱动交互。
该框架旨在适应简单和复杂的用例，从单代理系统到可以通信和共享状态的多代理应用程序。
Pydantic 的创建者 Samuel Colvin 早些时候在 Pydantic 网站上暗示了这种发展，他写道：“随着 Pydantic 的发展，我们现在正在使用相同的原则构建其他产品——最强大的工具仍然可以易于使用。”
PydanticAI 代理提供了一种结构化且灵活的方式来与 LLM 交互：
- 模型无关性：代理可以与 OpenAI、Gemini 和 Groq 等 LLM 协同工作，并计划支持 Anthropic。通过简单的接口，可以轻松扩展对其他模型的兼容性。
- 动态系统提示：代理可以组合静态和运行时生成的指令，根据应用程序上下文提供定制的交互。
- 结构化响应：每个代理使用 Pydantic 模型强制执行 LLM 输出的验证，确保类型安全和可预测的响应。
- 工具和函数：代理可以在运行期间根据需要调用函数或检索数据，从而促进检索增强生成和实时决策。
- 依赖注入：新颖的依赖注入系统支持模块化工作流程，简化了与数据库或外部 API 的集成。
- 流式响应：代理处理带有验证的流式输出，使其成为需要持续反馈或大型输出的用例的理想选择。
代理框架使开发者能够以最小的开销构建各种应用程序。例如：
- 客户支持代理：银行支持代理可以使用 PydanticAI 动态访问客户数据，提供定制建议，并评估安全问题的风险级别。依赖注入使代理与实时数据源的连接变得无缝。
- 互动游戏：开发者可以使用代理来为互动体验提供动力，例如骰子游戏或问答游戏，其中响应是根据用户输入和预定义逻辑动态生成的。
- 工作流程自动化：多代理系统可以部署用于复杂的自动化任务，代理处理不同的角色并协同完成任务。
PydanticAI 强调开发者的人机工程学和 Python 原生工作流程：
- 纯 Python 控制：与其他框架不同，PydanticAI 不会为工作流程强加新的抽象层。开发者可以依赖 Python 最佳实践，同时保持对逻辑的完全控制。
- 类型安全：该框架建立在 Pydantic 之上，确保在每个步骤都进行类型正确性和验证，从而减少错误并提高可靠性。
- Logfire 集成：内置的监控和调试工具允许开发者有效地跟踪代理性能并微调行为。
作为早期测试版，PydanticAI 的 API 可能会发生变化，但它已经展现出重塑开发者构建 LLM 驱动系统的潜力。Pydantic 团队正在积极寻求开发者社区的反馈，以进一步完善该框架。
PydanticAI 反映了该团队向 AI 驱动的解决方案的扩展，建立在 Pydantic 库的成功基础之上。通过将代理作为核心抽象，该框架提供了一种强大而易于使用的方式来创建可靠、可扩展的 LLM 应用程序。
