pydantic-ai
项目核心内容总结：
Pydantic AI 是一个基于 Python 的生成式 AI 代理框架，旨在帮助开发者高效构建生产级应用和工作流程。其核心功能包括：
- 模型无关性：支持主流模型（如 OpenAI、Anthropic、Gemini 等）及云服务（Azure、AWS 等），可自定义模型。
- 类型安全：通过 Pydantic 验证实现编译时类型检查，减少运行时错误。
- 可观测性集成：与 Pydantic Logfire 深度整合，支持实时调试、性能监控和成本追踪。
- 工具与依赖注入：通过装饰器注册工具函数，结合依赖注入实现动态指令和复杂业务逻辑（如银行客服场景示例）。
- 持久化执行与流式输出：支持断点续传、异步流程，以及结构化数据的实时流式输出。
- 评估与图支持：提供系统化评估工具，支持通过类型提示定义复杂应用的图结构。
使用方法：
- 安装包后，通过
Agent类定义代理，设置模型、指令、输出类型等参数。 - 使用装饰器（如
@tool、@instructions）扩展功能，结合依赖注入实现动态逻辑。 - 参考文档中的示例（如银行客服场景）快速上手。
主要特性：
- 由 Pydantic 团队开发，兼容主流 AI 生态。
- 支持工具审批、人机协作流程、多模型提供商。
- 提供静态类型检查、评估框架、持久化执行等生产级特性。