Pydantic AI

構造化出力と依存性注入を備え、統一APIを通じてほぼすべての主要LLMプロバイダーに対応する、型安全なPython製エージェントフレームワーク。

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製品概要

Pydantic AIとは？

Pydantic AIは、Pydanticチームが開発した本番運用向けのPython製エージェントフレームワークです。AIエージェントをプロンプトチェーンとしてではなく、型付けされたPython関数として扱い、Pydanticモデルによって検証済みの構造化出力を保証します。このフレームワークは、OpenAI、Anthropic、Google、Bedrock、Azure、Groq、Mistral、xAI、Ollamaなど、事実上あらゆるLLMプロバイダーを単一の一貫したAPIでサポートしており、モデルは文字列一つで切り替え可能です。Pydantic AIは、エンドツーエンドの型安全性、依存性注入（dependency injection）、組み合わせ可能なcapability、OpenTelemetryネイティブのオブザーバビリティ、そして耐久性のある実行との統合により、FastAPIのような開発体験をエージェント開発にもたらします。

主な機能

エンドツーエンドの型安全性
Agentの入力、出力、ツール引数、依存関係はすべてPydanticモデルと型ヒントで表現されます。モデルの出力は自動的に検証され、エラーが実行時ではなく記述時に判明するため、IDE・型チェッカー・LLMが返り値の型について一致することが保証されます。
単一APIであらゆるモデルに対応
OpenAI、Anthropic、Google、Bedrock、Azure AI Foundry、Groq、Mistral、xAI、Ollamaなど、事実上あらゆるLLMプロバイダーに対応しています。文字列一つを変更するだけでモデルを切り替えられ、各ベンダーSDKの差異がアプリケーションコードに漏れ出すことはありません。
組み合わせ可能なCapability
すべての機能はツール、instruction、hook、モデル設定を組み合わせた再利用可能な「capability」プリミティブとして提供されます。CoreにはMCPやWeb検索といった基本機能が含まれ、Pydantic AI Harnessではメモリ、ガードレール、コーディングエージェント、ファイルシステムアクセス、シェル実行などが追加されます。
本番運用向けオブザーバビリティ
OpenTelemetryネイティブの計装により、どのOTelバックエンドとも連携できます。Pydantic Logfireを使えば1行の設定でリアルタイムデバッグ、トレーシング、コスト追跡が可能になります。Pydantic Evalsはpytestでコードをテストするのと同じ感覚でエージェントの挙動をテストします。
耐久性のある実行（Durable Execution）
Temporal、DBOS、Prefect、Restate、Kitaru、Airflowとのファーストパーティ統合により、再起動や障害後も継続できる長時間実行のワークフローを実現します。エージェントはhuman-in-the-loopの承認プロセスを組み込みながら数日間実行し続けることができます。
複数のインターフェース
一つのエージェント定義を、CLI、組み込みのWebチャット、リアルタイム音声セッション、UIイベントストリーム（AG-UI、Vercel AI）、あるいはACP経由のエディタエージェントとして、そのまま実行できます。音声機能はOpenAI Realtime、Gemini Live、Azure、xAI Grok Voiceに対応し、ツールとcapabilityも組み込まれています。

ユースケース

本番バックエンドエージェント : FastAPIエンドポイントの背後に型安全なエージェントを構築し、エージェントの出力型がそのままAPIレスポンスのスキーマになります。検証済みの構造化出力が求められるカスタマーサポート、データ処理、業務自動化に最適です。
コーディングエージェント : ワークスペースに限定したファイルアクセス、ホワイトリスト化されたシェル、リポジトリ理解、プランニング、コンテキスト管理を備えた完全なコーディングエージェントをターミナルにデプロイします。Pydantic AI Harnessが提供するCoder capabilityにはWeb検索とアドバイザー用のサブエージェントが含まれます。
リアルタイム音声アシスタント : ツールとcapabilityを組み込んだエージェントをライブ音声セッション上で実行します。カスタマーサービス、注文照会、対話型会話向けの音声アシスタントを、OpenAI RealtimeやGemini Liveなどの音声プロバイダー上に構築できます。
長時間実行ワークフロー : Temporal、DBOS、Prefectのワークフロー内で耐久性のあるエージェントを実行し、バックグラウンドキュー、多段階プロセス、数日にわたるワークフローに対応します。再起動、障害、長時間の待機を経ても自動チェックポイントで状態を維持します。
構造化データ抽出 : Pydanticモデルを使って非構造化テキストから構造化データを抽出・検証します。文書の解析、ビジネスデータの分析、レポート生成、コンテンツの検証済みJSONスキーマへの変換に最適です。
マルチエージェント連携 : サブエージェント、プランニングcapability、動的なcapabilityの読み込みを備えた複雑なマルチエージェントワークフローをオーケストレーションします。型付けされたエージェント間通信を備えたリサーチエージェント、ライティングパイプライン、協働システムを構築できます。