Pydantic AI

Pydantic AI est un puissant framework d'agent Python développé par l'équipe derrière la célèbre bibliothèque de validation Pydantic. Sa mission principale est de rationaliser le développement d'applications prêtes pour la production alimentées par l'IA générative, en offrant une expérience de développeur aussi intuitive et efficace que FastAPI. En s'intégrant de manière transparente à l'écosystème Python, il permet aux développeurs de créer des agents IA complexes en utilisant des flux de contrôle, une sécurité de type et des meilleures pratiques familiers, allant au-delà des simples scripts pour créer des systèmes robustes et maintenables.

Le framework est fondamentalement agnostique au modèle, offrant un support prêt à l'emploi pour un large éventail de grands modèles de langage (LLM), y compris ceux d'OpenAI, Anthropic, Google (Gemini), Deepseek, Ollama, Groq, Cohere et Mistral. Cette flexibilité garantit que les développeurs не sont pas enfermés dans un seul fournisseur et peuvent choisir le meilleur modèle pour leurs besoins spécifiques. Au cœur de Pydantic AI se trouve la puissance de la validation Pydantic pour imposer des sorties structurées, fiables et cohérentes des LLM, ce qui est une exigence essentielle pour les applications de production.

Comment utiliser Pydantic AI

Démarrer avec Pydantic AI est simple pour tout développeur Python. Le processus consiste à définir un agent, ses outils et la structure de sortie attendue.

1. Installation : Tout d'abord, installez la bibliothèque à l'aide de pip : pip install pydantic-ai

2. Créer un agent simple : Pour une interaction de base, vous pouvez instancier un `Agent` et l'exécuter avec une invite. Le framework gère la communication avec le LLM spécifié.

from Pydantic AI import Agent

agent = Agent(
    'google-gla:gemini-1.5-flash',
    system_prompt='Soyez concis, répondez en une seule phrase.',
)

result = agent.run_sync('D\'où vient "hello world" ?')
print(result.output)

3. Construire un agent avancé avec des outils : Pour des tâches plus complexes, vous pouvez définir des sorties structurées à l'aide du `BaseModel` de Pydantic, créer des outils que l'agent peut utiliser et injecter des dépendances. Par exemple, un agent de support bancaire peut être équipé d'un outil pour vérifier le solde d'un client.

from pydantic import BaseModel, Field
from Pydantic AI import Agent, RunContext

# Définir la sortie structurée
class SupportOutput(BaseModel):
    support_advice: str = Field(description='Conseil retourné au client')
    block_card: bool = Field(description="S'il faut bloquer la carte du client")

# Créer l'agent
support_agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    output_type=SupportOutput,
    system_prompt='Vous êtes un agent de support dans notre banque...'
)

# Définir un outil que l'agent peut utiliser
@support_agent.tool
async def customer_balance(ctx: RunContext, include_pending: bool) -> float:
    """Retourne le solde actuel du compte du client."""
    # ... logique pour récupérer le solde d'une base de données ...
    return 123.45

# Exécuter l'agent
result = await support_agent.run('Quel est mon solde ?')
print(result.output)

4. Surveillance et débogage : Pydantic AI s'intègre de manière transparente avec Pydantic Logfire, vous permettant de surveiller, déboguer et suivre les performances et le comportement de vos applications LLM en temps réel avec une configuration minimale.

Fonctionnalités principales de Pydantic AI

• Agnostique au modèle : Prend en charge une large gamme de LLM, y compris OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, et plus encore, avec une interface simple pour ajouter des modèles personnalisés.
• Réponses structurées : Utilise la validation Pydantic pour garantir que les sorties du LLM sont systématiquement structurées et validées par rapport à un schéma défini.
• Conception à typage sécurisé : Tire parti des indications de type de Python pour offrir une expérience de vérification de type puissante et informative, réduisant les erreurs.
• Conception centrée sur Python : Permet de créer des agents IA en utilisant le flux de contrôle et la composition standard de Python, rendant le code plus lisible et maintenable.
• Injection de dépendances : Un système optionnel pour fournir des données et des services (comme des connexions à des bases de données) aux agents, simplifiant les tests et le développement.
• Réponses en streaming : Prend en charge la diffusion continue des réponses du LLM avec une validation immédiate, permettant des applications en temps réel.
• Intégration avec Pydantic Logfire : Offre une observabilité transparente pour le débogage en temps réel, la surveillance des performances et le suivi du comportement.
• Support des graphes : Inclut Pydantic Graph pour définir des flux d'application et des machines à états complexes, évitant le code spaghetti dans les agents sophistiqués.

Cas d'utilisation pour Pydantic AI

Pydantic AI est idéal pour créer une variété d'applications IA de qualité production :

• Automatisation du support client : Créez des chatbots intelligents capables de comprendre les requêtes des utilisateurs, d'utiliser des outils pour accéder aux données des clients (par exemple, statut de la commande, solde du compte) et d'effectuer des actions comme bloquer une carte de crédit ou créer un ticket de support.
• Outils de données internes : Créez des agents qui permettent aux utilisateurs non techniques d'interroger des bases de données ou des API internes en langage naturel, de générer des rapports ou de récupérer des informations spécifiques.
• Agents de flux de travail automatisés : Développez des systèmes capables de traiter des données non structurées (comme des e-mails ou des documents), d'extraire des informations pertinentes et de déclencher des actions dans d'autres systèmes (par exemple, créer une tâche dans un outil de gestion de projet).
• Raisonnement complexe en plusieurs étapes : Mettez en œuvre des agents capables de décomposer un problème complexe en étapes plus petites, d'utiliser différents outils pour chaque étape et de combiner les résultats pour fournir une réponse complète.

Avantages de Pydantic AI

Le principal avantage de Pydantic AI est son accent sur la préparation à la production et l'expérience du développeur. Construit sur les fondations solides de Pydantic, il apporte fiabilité, prévisibilité et maintenabilité au développement de l'IA. Son approche centrée sur Python signifie que les développeurs n'ont pas à apprendre un nouveau DSL ou paradigme, ce qui accélère les cycles de développement. La conception agnostique au modèle offre une flexibilité cruciale, tandis que l'intégration étroite avec Pydantic Logfire fait de l'observabilité un citoyen de première classe, ce qui est essentiel pour gérer des systèmes d'IA complexes en production.

Tarification et plans

Pydantic AI est une bibliothèque Python gratuite et open-source. Il n'y a pas de coûts directs, d'abonnements ou de frais de licence associés à l'utilisation du framework lui-même. Les utilisateurs ne sont responsables que des coûts encourus par l'utilisation de l'API des grands modèles de langage sous-jacents (par exemple, API OpenAI, Google AI Platform) qu'ils choisissent d'intégrer à leurs applications.