古法编程

Python 用 PydanticAI 构建类型安全 AI 智能体

解决传统 AI 代码调试难、输出不可控的痛点：通过 Pydantic 模型定义 AI 的智能体行为，确保 JSON 输出符合业务逻辑，并支持在单元测试中模拟 LLM 响应，轻松构建生产级 Python AI 智能体。

为什么需要这个技能

在使用 Python 开发 AI 应用时，直接处理 LLM 返回的原始字符串会导致类型混乱。若 LLM 偶尔返回格式错误的 JSON，代码极易崩溃。本技能通过 Pydantic 的类型系统，强制要求 AI 输出符合预定义的数据模型。这使得代码具有“类型安全”特性，能自动验证数据完整性，并支持在 CI/CD 流水线中用 Mock 数据替代真实 API 调用进行测试，大幅降低维护成本。

适用场景

  • 需要 AI 返回结构化数据（如表单、报告）而非纯文本。
  • 构建需要调用外部工具（如查天气、查数据库）的智能体。
  • 需要在不同大模型（OpenAI, Anthropic, Gemini 等）间切换而不修改核心业务逻辑。
  • 需要为复杂的 AI 工作流编写单元测试和集成测试。

核心工作流

  1. 安装环境：通过 pip install pydantic-ai 安装框架，并针对目标模型安装 extras（如 [openai] 或 [anthropic]）。
  2. 定义数据模型：使用 pydantic.BaseModel 定义 AI 必须返回的数据结构，包含字段类型和验证逻辑。
  3. 配置智能体：创建 Agent 实例，传入模型选择（如 'anthropic:claude-sonnet-4-6'）和提示词。
  4. 集成工具与依赖：使用 @agent.tool 装饰器注册外部函数，通过 deps_type 参数注入数据库或 HTTP 客户端等依赖。
  5. 运行与验证：调用 run_sync 或 run 方法，AI 会确保返回的数据符合定义的模型结构。
  6. 测试覆盖：使用 TestModel 或 FunctionModel 在测试环境中模拟 LLM 响应，验证智能体逻辑是否健壮。

下载和安装

下载 pydantic-ai 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

你可能还需要

暂无推荐