Pydantic AI
Framework Python d'agents typé de bout en bout, avec sorties structurées, injection de dépendances et prise en charge de pratiquement tous les grands fournisseurs de LLM via une API unifiée.
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Aperçu du produit
Qu'est-ce que Pydantic AI ?
Pydantic AI est un framework Python d'agents de niveau production, conçu par l'équipe Pydantic. Il traite les agents IA comme des fonctions Python typées plutôt que comme des chaînes de prompts, garantissant des sorties structurées et validées grâce aux modèles Pydantic. Le framework prend en charge pratiquement tous les fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Azure, Groq, Mistral, xAI, Ollama, et bien d'autres) via une API unique et cohérente, où les modèles sont interchangeables en modifiant une simple chaîne de caractères. Pydantic AI apporte au développement d'agents une expérience développeur à la FastAPI, avec typage de bout en bout, injection de dépendances, capacités composables, observabilité nativement OpenTelemetry et intégrations d'exécution durable.
Fonctionnalités clés
Typage de bout en bout
Les entrées, sorties, arguments d'outils et dépendances des Agents sont tous exprimés avec des modèles Pydantic et des annotations de type. Les sorties du modèle sont validées automatiquement, ce qui déplace les erreurs de l'exécution vers l'écriture du code et garantit que l'IDE, le vérificateur de types et le LLM s'accordent tous sur les types retournés.
Une seule API pour tous les modèles
Prise en charge de pratiquement tous les fournisseurs de LLM, dont OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Azure AI Foundry, Groq, Mistral, xAI et Ollama. Il suffit de changer une chaîne de caractères pour changer de modèle, sans que les différences entre SDK des fournisseurs ne se répercutent sur le code applicatif.
Capacités composables
Tout s'articule autour de primitives de « capability » réutilisables, qui combinent outils, instructions, hooks et paramètres de modèle. Core embarque les fondamentaux comme MCP et la recherche web ; Pydantic AI Harness y ajoute la mémoire, les garde-fous, des agents de codage, l'accès au système de fichiers, l'exécution shell, et plus encore.
Observabilité de production
Une instrumentation nativement OpenTelemetry fonctionne avec n'importe quel backend OTel. Une seule ligne de configuration avec Pydantic Logfire permet le débogage en temps réel, le traçage et le suivi des coûts. Pydantic Evals teste le comportement des agents comme pytest teste du code.
Exécution durable
Des intégrations natives avec Temporal, DBOS, Prefect, Restate, Kitaru et Airflow permettent des workflows longue durée capables de survivre aux redémarrages et aux pannes. Les agents peuvent s'exécuter pendant plusieurs jours, avec une validation humaine (human-in-the-loop) intégrée.
Interfaces multiples
Une seule définition d'agent peut s'exécuter en CLI, via un chat web intégré, en sessions vocales en temps réel, en flux d'événements UI (AG-UI, Vercel AI), ou en tant qu'agent d'éditeur via ACP. La voix fonctionne avec OpenAI Realtime, Gemini Live, Azure et xAI Grok Voice, outils et capacités inclus.
Cas d'utilisation
- Agents backend de production : Construisez des agents typés en toute sécurité derrière des points d'accès FastAPI, où le type de sortie de l'agent devient le schéma de réponse de l'API. Idéal pour le support client, le traitement de données et l'automatisation métier nécessitant des sorties structurées validées.
- Agents de codage : Déployez des agents de codage complets dans un terminal, avec accès aux fichiers limité à l'espace de travail, shell en liste blanche, compréhension du dépôt, planification et gestion du contexte. Pydantic AI Harness fournit la capacité Coder avec recherche web et sous-agents conseillers.
- Assistants vocaux en temps réel : Exécutez des agents dotés d'outils et de capacités lors de sessions vocales en direct. Idéal pour construire des assistants vocaux dédiés au service client, au suivi de commandes et aux conversations interactives, sur OpenAI Realtime, Gemini Live et d'autres fournisseurs vocaux.
- Workflows de longue durée : Exécutez des agents durables au sein de workflows Temporal, DBOS ou Prefect pour des files d'attente en arrière-plan, des processus multi-étapes et des workflows s'étendant sur plusieurs jours. Résiste aux redémarrages, aux pannes et aux longues attentes grâce à des points de contrôle automatiques.
- Extraction de données structurées : Extrayez et validez des données structurées à partir de texte non structuré à l'aide de modèles Pydantic. Parfait pour analyser des documents, exploiter des données métier, générer des rapports et transformer du contenu en schémas JSON validés.
- Collaboration multi-agents : Orchestrez des workflows multi-agents complexes avec sous-agents, capacités de planification et chargement dynamique des capacités. Construisez des agents de recherche, des pipelines de rédaction et des systèmes collaboratifs avec une communication typée entre agents.
FAQ
Alternatives à Pydantic AI
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Plateforme haute performance pour l'application de modifications de code et la gestion du contexte avec des transformations et une récupération rapides et précises.
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Runtime open-source permettant l'exécution sécurisée et évolutive de code dans des sandboxes cloud isolés pour les applications AI.
CodeLayer
IDE open-source pour orchestrer des agents de codage IA parallèles avec ingénierie de contexte avancée pour résoudre des problèmes complexes dans de grandes bases de code.
Blaxel
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bb
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Environnement de développement agentique qui réunit l'orchestration d'agents de codage, les tests QA visuels et le monitoring de production pour couvrir toute la chaîne de livraison logicielle.
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Environnement de développement d'agents open source qui permet aux développeurs d'exécuter plusieurs agents de codage en parallèle, chacun isolé dans son propre Git worktree.
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