创建代理的基本步骤
使用 PydanticAI 的第一步是创建代理。
代理是生成式人工智能应用程序的核心，定义执行特定任务的逻辑。
创建过程利用 Pydantic 类型系统来明确定义输入和响应模式。
这可确保代理按预期处理数据并产生输出。
创建代理很容易，只需使用示例代码的几行代码即可完成。
如何定义系统提示和工具
PydanticAI 结合系统提示和工具来构建动态工作流程。
系统提示定义了生成式AI模型应遵循的指令和上下文，而工具则用于获取外部数据或执行特定功能。
提示可以是静态的，甚至是动态生成的，从而增加了应用程序的灵活性。
工具可以直观地定义，并且只需注册必要的功能和数据源即可轻松使用。
依赖注入系统在 PydanticAI 的设计理念中起着关键作用。
通过利用此功能，您可以创建每个模块或组件独立运行的设计。
例如，由于您可以轻松地在特定数据源或服务之间切换，因此开发变得更加高效。
建立依赖注入系统很简单；开发人员只需明确指定模块之间的依赖关系。
这大大提高了代码的可重用性和可测试性。
确保类型安全的具体实现示例
PydanticAI 的类型安全是通过数据验证构建可信应用程序的基础。
具体的实施示例包括定义输入数据的模式和构建响应。
例如，可以实时验证用户 奥地利电子邮件数据 提交的输入是否符合预期格式，并拒绝无效数据。
此外，响应数据也基于模式进行结构化，从而便于与外部系统的集成。
这使得您的应用程序更加可靠。
用基本代码示例解释 PydanticAI
为了有效地学习 PydanticAI，通过具体的代码示例了解如何使用它非常重要。
例如，下面是创建简单代理并定义输入和响应模式的代码：
此外，您可以通过添加工具定义和提示设置来构建更高级的工作流程。
即使是初学者，通过参考PydanticAI的文档和官方示例代码，也能顺利学习。
通过这种实践学习，您可以充分发挥 PydanticAI 的潜力。