L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Dalle chatbot agli assistenti virtuali avanzati, l’uso di Large Language Models (LLM) è sempre più diffuso. Tuttavia, costruire un agente AI di livello produttivo in Python non è un compito semplice. È necessario gestire prompt engineering, validazione dei dati, gestione delle dipendenze e monitoraggio delle prestazioni.
Molti sviluppatori si affidano a framework come LangChain, LlamaIndex e AutoGPT, ma spesso questi strumenti risultano complessi e poco Pythonic. PydanticAI, sviluppato dal team di Pydantic, nasce con un obiettivo chiaro: portare la semplicità e l’intuitività di FastAPI nello sviluppo di applicazioni AI.
PydanticAI permette di costruire agenti AI modulari, scalabili e tipizzati, semplificando la validazione delle risposte e il controllo del flusso di esecuzione. In questo articolo, esploreremo le sue caratteristiche, vedremo esempi pratici e capiremo perché può essere una scelta vincente per i tuoi progetti AI.
Perché Usare PydanticAI?
PydanticAI è stato progettato per superare le limitazioni degli strumenti attuali e offrire una soluzione più flessibile e produttiva.
1. Supporto Multi-Modello
A differenza di altri framework che si concentrano su un singolo provider, PydanticAI è agnostico rispetto al modello e supporta diversi provider di LLM:
- OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)
- Anthropic (Claude)
- Google Gemini (tramite Generative Language API e VertexAI API)
- Ollama, Groq, Mistral
- Possibilità di aggiungere nuovi modelli con un’interfaccia semplice
2. Integrazione con Pydantic Logfire
PydanticAI si integra perfettamente con Pydantic Logfire, un potente strumento per:
- Debugging in tempo reale
- Monitoraggio delle performance
- Tracking del comportamento degli agenti AI
3. Tipizzazione Sicura e Risposte Strutturate
Grazie a Pydantic, il framework consente di validare automaticamente i dati in ingresso e in uscita, riducendo gli errori e garantendo coerenza.
4. Dependency Injection
PydanticAI include un sistema di dependency injection per fornire dati e strumenti dinamicamente agli agenti, migliorando modularità e testabilità.
5. Supporto per Stream di Risposte
Il framework permette di streammare le risposte degli LLM in tempo reale, garantendo output immediati e validati.
Come Funziona PydanticAI?
Creazione di un Agente AI Semplice
Vediamo come creare un agente base con PydanticAI:
from pydantic_ai import Agent from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel # Creazione del modello model = OpenAIModel("gpt-4o-mini") # Definizione di un agente AI con un prompt specifico agent = Agent( model, system_prompt="Rispondi in modo conciso con una sola frase." ) # Esecuzione dell'agente response = agent.run_sync("Da dove viene 'Hello World'?") print(response.data) 🔹 Cosa succede in questo codice?
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Creiamo un modello OpenAI.
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Definiamo un agente con un system prompt che imposta il comportamento dell’LLM.
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Eseguiamo una query e otteniamo una risposta.
Agente con Risposta Strutturata e Tipizzazione
Uno dei punti di forza di PydanticAI è la possibilità di definire risposte strutturate, garantendo coerenza e sicurezza nei dati.
Perché è utile?
- Evita risposte imprevedibili
- Permette un’integrazione più facile con database e API
- Garantisce validazione automatica dei dati
Agente con Dependency Injection e Dati Contestuali
PydanticAI permette di passare contesti personalizzati agli agenti AI per migliorare la personalizzazione delle risposte.
from typing import List, Optional from pydantic import BaseModel class Ordine(BaseModel): id_ordine: str stato: str articoli: List[str] class DettagliCliente(BaseModel): id_cliente: str nome: str email: str ordini: Optional[List[Ordine]] = None # Creazione di un cliente con ordini cliente = DettagliCliente( id_cliente="1", nome="Mario Rossi", email="mario.rossi@example.com", ordini=[Ordine(id_ordine="12345", stato="Spedito", articoli=["Laptop", "Mouse"])] ) # Definizione dell'agente con dipendenze agent = Agent( model=model, result_type=ResponseModel, deps_type=DettagliCliente, system_prompt="Sei un assistente clienti. Fornisci risposte dettagliate basate sui dati del cliente." ) # Esecuzione della query con dati contestuali response = agent.run_sync(user_prompt="Cosa ho ordinato?", deps=cliente) print(response.data.model_dump_json(indent=2))
Vantaggi
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Personalizza la risposta in base all’utente.
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Evita di fare richieste API ridondanti.
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Permette query contestuali più intelligenti.
FAQ – Domande Frequenti
🔹 PydanticAI è adatto per applicazioni in produzione?
Sì! È stato progettato per applicazioni enterprise-grade, con strumenti di monitoraggio avanzati.
🔹 Posso usare PydanticAI con modelli open-source?
Certo! Il framework supporta OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama e altri, ed è facilmente estensibile.
🔹 Come si confronta con LangChain?
PydanticAI è più leggero e Pythonic, e offre una migliore gestione della validazione e tipizzazione rispetto a LangChain.
🔹 Quali sono gli scenari ideali per PydanticAI?
Chatbot intelligenti
Dashboard AI avanzate
Sistemi di risposta strutturata basati su LLM
PydanticAI è un framework innovativo e Pythonic che rende la costruzione di agenti AI più semplice, sicura e scalabile. Con il supporto multi-modello, tipizzazione avanzata e dependency injection, è una delle soluzioni migliori per sviluppare applicazioni basate su AI.
Provalo ora! PydanticAI Official Docs
