Pydantic AI

Pydantic AI: GenAI エージェントフレームワーク

Pydantic AI は、Generative AI を活用した本番グレードのアプリケーションとワークフローの迅速、確実、シームレスな構築を促進するために作成された Python エージェントフレームワークです。FastAPI の人間工学に基づいた設計を GenAI アプリケーションおよびエージェント開発にもたらすことを目指しています。

Pydantic AI とは？

Pydantic AI は、開発者が Generative AI を使用してアプリケーションを迅速かつ効率的に構築するのに役立つように設計されたツールです。Pydantic Validation と最新の Python 機能を利用して、スムーズな開発体験を提供します。

主な機能:

• Pydantic チームによる構築: 多くの人気のある AI SDK で使用されている Pydantic Validation のソースへの直接アクセス。
• モデル非依存: OpenAI、Anthropic、Gemini など、幅広いモデルとプロバイダーをサポートします。カスタムモデルも簡単に実装できます。
• シームレスな可観測性: リアルタイムのデバッグ、パフォーマンス監視、コスト追跡のために Pydantic Logfire と統合されています。他の OpenTelemetry 互換プラットフォームもサポートしています。
• 完全にタイプセーフ: 自動補完とタイプチェックのための包括的なコンテキストを提供するように設計されており、ランタイムエラーを削減します。
• 強力な Evals: エージェントのパフォーマンスと精度を体系的にテストおよび評価できます。
• MCP、A2A、および AG-UI: 外部ツールとデータへのエージェントアクセス、他のエージェントとの相互運用性、およびインタラクティブアプリケーションの構築のための標準を統合しています。
• ヒューマンインザループツール承認: 実行前に承認が必要なツール呼び出しにフラグを立てることができます。
• 耐久性のある実行: API エラーやアプリケーションの再起動をまたいで進行状況を維持できるエージェントを構築できます。
• ストリーム出力: 即時検証による構造化された出力の継続的なストリーミングを提供します。
• グラフサポート: 複雑なアプリケーションのタイプヒントを使用してグラフを定義する強力な方法を提供します。

Pydantic AI の仕組みは？

Pydantic AI は、AI エージェントの開発を簡素化するフレームワークを提供することで機能します。Pydantic モデルを使用してエージェントの入力と出力の構造を定義し、エージェントをさまざまな LLM やその他のサービスに接続するためのツールを提供します。

Pydantic AI の使用方法

1. インストール: pydantic_ai パッケージをインストールします。

2. 基本的な使用法: 指定されたモデルと指示で Agent インスタンスを作成します。

   from pydantic_ai import Agent
   
   agent = Agent(
       'anthropic:claude-sonnet-4-0',
       instructions='簡潔に、一文で返信してください。',
   )
   
   result = agent.run_sync('「hello world」はどこから来たのですか？')
   print(result.output)
   """
   

「hello, world」の最初の既知の使用は、1974 年の C プログラミング言語に関する教科書にありました。 """ ```

3. 高度な使用法: ツール、動的な指示、構造化された出力を追加して、より強力なエージェントを構築します。

Pydantic AI は誰のためのものですか？

Pydantic AI は、以下に最適です。

• GenAI アプリケーションとワークフローを効率的に構築したいと考えている開発者。
• 堅牢でタイプセーフで可観測な AI エージェントを必要とするチーム。
• さまざまな LLM およびサービスと統合する必要があるプロジェクト。

ツールと依存性注入の例

Pydantic AI は依存性注入を容易にします。これは、ツールにデータまたはサービスを注入する必要がある場合に役立ちます。依存性クラスを定義し、エージェントに渡すことができます。以下は、Pydantic AI を使用して銀行のサポートエージェントを構築するサンプルコードです。

from dataclasses import dataclass

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext

from bank_database import DatabaseConn


@dataclass
class SupportDependencies:
    customer_id: int
    db: DatabaseConn


class SupportOutput(BaseModel):
    support_advice: str = Field(description='顧客に返されるアドバイス')
    block_card: bool = Field(description='顧客のカードをブロックするかどうか')
    risk: int = Field(description='クエリのリスクレベル', ge=0, le=10)


support_agent = Agent(
    'openai:gpt-5',
    deps_type=SupportDependencies,
    output_type=SupportOutput,
    instructions=(
        'あなたはこの銀行のサポートエージェントです。顧客をサポートし、クエリのリスクレベルを判断してください。'
    ),
)


@support_agent.instructions
async def add_customer_name(ctx: RunContext[SupportDependencies]) -> str:
    customer_name = await ctx.deps.db.customer_name(id=ctx.deps.customer_id)
    return f"顧客の名前は {customer_name!r} です"


@support_agent.tool
async def customer_balance(
    ctx: RunContext[SupportDependencies], include_pending: bool
) -> float:
    """顧客の現在の口座残高を返します。"""
    return await ctx.deps.db.customer_balance(
        id=ctx.deps.customer_id,
        include_pending=include_pending,
    )

Pydantic Logfire による計測

エージェントの動作を監視するために、Pydantic AI はリアルタイムのデバッグ、評価ベースのパフォーマンス監視、および動作、追跡、コスト追跡を可能にする OpenTelemetry 可観測性プラットフォームである Pydantic Logfire とシームレスに統合されています。サンプルコード:

...from pydantic_ai import Agent, RunContext
from bank_database import DatabaseConn
import logfire

logfire.configure()
logfire.instrument_pydantic_ai()
logfire.instrument_asyncpg()
...support_agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=SupportDependencies,
    output_type=SupportOutput,
    system_prompt=(
        'あなたはこの銀行のサポートエージェントです。顧客をサポートし、クエリのリスクレベルを判断してください。'
    ),
)

Pydantic AI を選ぶ理由

Pydantic AI は、GenAI アプリケーションを構築するための合理化されたアプローチを提供します。Pydantic Validation、モデル非依存設計、シームレスな可観測性、およびタイプセーフな環境に基づく基盤は、効率と信頼性を目指す開発者にとって魅力的な選択肢となります。

次のステップ

Pydantic AI をさらに探索するには:

• Pydantic AI をインストールし、例に従ってください。
• 詳細については、ドキュメントを参照してください。
• Pydantic AI のインターフェースを理解するには、API リファレンスを確認してください。
• 質問がある場合は、Slack チャンネルに参加するか、GitHub で問題を提出してください。