Pydantic AI: 자신 있게 GenAI 앱 구축

Pydantic AI: GenAI 에이전트 프레임워크

Pydantic AI는 생성형 AI를 활용하여 프로덕션급 애플리케이션 및 워크플로를 빠르고, 자신감 있게, 그리고 원활하게 구축할 수 있도록 제작된 Python 에이전트 프레임워크입니다. FastAPI의 인체공학적 설계를 GenAI 애플리케이션 및 에이전트 개발에 도입하는 것을 목표로 합니다.

Pydantic AI란 무엇인가요?

Pydantic AI는 개발자가 생성형 AI를 사용하여 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 설계된 도구입니다. Pydantic Validation과 최신 Python 기능을 활용하여 원활한 개발 경험을 제공합니다.

주요 기능:

Pydantic 팀에서 구축: 많은 인기 있는 AI SDK에서 사용되는 Pydantic Validation 소스에 직접 액세스할 수 있습니다.
모델에 구애받지 않음: OpenAI, Anthropic, Gemini 등을 포함한 광범위한 모델과 공급자를 지원합니다. 사용자 지정 모델도 쉽게 구현할 수 있습니다.
원활한 관측 가능성: 실시간 디버깅, 성능 모니터링 및 비용 추적을 위해 Pydantic Logfire와 통합됩니다. 다른 OpenTelemetry 호환 플랫폼도 지원합니다.
완전한 타입 안전성: 자동 완성 및 타입 검사에 대한 포괄적인 컨텍스트를 제공하도록 설계되어 런타임 오류를 줄입니다.
강력한 Evals: 에이전트 성능 및 정확성에 대한 체계적인 테스트 및 평가를 가능하게 합니다.
MCP, A2A 및 AG-UI: 외부 도구 및 데이터에 대한 에이전트 액세스, 다른 에이전트와의 상호 운용성, 그리고 대화형 애플리케이션 구축을 위한 표준을 통합합니다.
Human-in-the-Loop 도구 승인: 실행 전에 승인이 필요한 도구 호출에 플래그를 지정할 수 있습니다.
지속적인 실행: API 오류 및 애플리케이션 재시작 시에도 진행 상황을 유지할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
스트리밍된 출력: 즉각적인 유효성 검사와 함께 구조화된 출력의 지속적인 스트리밍을 제공합니다.
그래프 지원: 복잡한 애플리케이션에 대한 타입 힌트를 사용하여 그래프를 정의하는 강력한 방법을 제공합니다.

Pydantic AI는 어떻게 작동하나요?

Pydantic AI는 AI 에이전트 개발을 단순화하는 프레임워크를 제공하여 작동합니다. Pydantic 모델을 사용하여 에이전트의 입력 및 출력 구조를 정의하고, 에이전트를 다양한 LLM 및 기타 서비스에 연결하는 도구를 제공합니다.

Pydantic AI 사용 방법

설치: pydantic_ai 패키지를 설치합니다.

기본 사용법: 지정된 모델 및 지침으로 Agent 인스턴스를 생성합니다.

from pydantic_ai import Agent

agent = Agent(
    'anthropic:claude-sonnet-4-0',
    instructions='간결하게, 한 문장으로 답변하세요.',
)

result = agent.run_sync('"hello world"는 어디에서 유래했나요?')
print(result.output)
"""

"hello, world"의 첫 번째 알려진 사용은 1974년 C 프로그래밍 언어에 대한 교과서에 있었습니다. """ ```

고급 사용법: 도구, 동적 지침 및 구조화된 출력을 추가하여 더 강력한 에이전트를 구축합니다.

Pydantic AI는 누구를 위한 것인가요?

Pydantic AI는 다음과 같은 경우에 이상적입니다.

GenAI 애플리케이션 및 워크플로를 효율적으로 구축하려는 개발자.
견고하고, 타입 안전하며, 관측 가능한 AI 에이전트가 필요한 팀.
다양한 LLM 및 서비스와 통합해야 하는 프로젝트.

도구 및 종속성 주입 예제

Pydantic AI는 종속성 주입을 용이하게 합니다. 이는 도구에 데이터 또는 서비스를 주입해야 할 때 유용합니다. 종속성 클래스를 정의하고 에이전트에 전달할 수 있습니다. 아래는 Pydantic AI를 사용하여 은행 지원 에이전트를 구축하는 샘플 코드입니다.

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='고객에게 반환되는 조언')
    block_card: bool = Field(description='고객의 카드를 차단할지 여부')
    risk: int = Field(description='쿼리의 위험 수준', ge=0, le=10)


support_agent = Agent(
    'openai:gpt-5',
    deps_type=SupportDependencies,
    output_type=SupportOutput,
    instructions=(
        '당신은 우리 은행의 지원 에이전트입니다. 고객을 지원하고 쿼리의 위험 수준을 판단하십시오.'
    ),
)


@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"고객의 이름은 {customer_name!r}입니다"


@support_agent.tool
async def customer_balance(
    ctx: RunContext[SupportDependencies], include_pending: bool
) -> float:
    """고객의 현재 계좌 잔액을 반환합니다."""
    return await ctx.deps.db.customer_balance(
        id=ctx.deps.customer_id,
        include_pending=include_pending,
    )

Pydantic Logfire를 사용한 계측

에이전트 작동을 모니터링하기 위해 Pydantic AI는 실시간 디버깅, 평가 기반 성능 모니터링, 동작, 추적 및 비용 추적을 가능하게 하는 OpenTelemetry 관측 가능성 플랫폼인 Pydantic Logfire와 원활하게 통합됩니다. 샘플 코드:

...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=(
        '당신은 우리 은행의 지원 에이전트입니다. 고객을 지원하고 쿼리의 위험 수준을 판단하십시오.'
    ),
)

Pydantic AI를 선택하는 이유

Pydantic AI는 GenAI 애플리케이션을 구축하기 위한 간소화된 접근 방식을 제공합니다. Pydantic Validation, 모델에 구애받지 않는 설계, 원활한 관측 가능성 및 타입 안전 환경을 기반으로 하는 것은 효율성과 안정성을 목표로 하는 개발자에게 매력적인 선택입니다.