Pydantic
Framework Python typé pour construire des agents propulsés par LLM avec des sorties structurées, des outils fonctionnels, du streaming et une observabilité de premier ordre via Logfire. Intégrations prêtes pour la production, agnostiques au modèle, et exécution durable optionnelle avec Temporal, Prefect, DBOS ou Restate.
Vue d’ensemble
Définissez des modèles Pydantic pour les entrées et sorties, configurez un agent avec votre fournisseur, et enregistrez des outils typés. Diffusez les tokens, appels d'outils et raisonnements vers l'interface utilisateur pendant que Logfire capture les traces, coûts et échecs. Itérez rapidement avec des évaluations, puis renforcez les flux avec une exécution durable.
Capacités
Pydantic AI convient aux équipes plateformes standardisant l'infrastructure des agents, aux ingénieurs applicatifs déployant des assistants orientés utilisateur, et aux praticiens data/ML nécessitant des sorties typées et évaluables. Il s'adresse aux groupes MLOps qui ont besoin d'observabilité, de gouvernance et de contrôle des coûts, ainsi qu'aux équipes backend orchestrant des workflows multi-agents complexes. Les équipes adoptant des stacks Python typés, ou utilisant déjà Pydantic dans des microservices, bénéficient de schémas cohérents et d'une intégration facilitée. C'est aussi une option solide pour les startups cherchant des fondations open-source avec des chemins clairs vers des systèmes de production.
- Valide et impose des sorties structurées avec des modèles Pydantic pour tous les fournisseurs de modèles.
- Diffuse en continu les tokens, appels d'outils et événements de raisonnement vers les interfaces en temps réel.
- Connecte les agents aux outils et données externes via le Model Context Protocol.
- S'intègre avec Logfire pour les traces, coûts, analyse de latence et débogage en production.
- Supporte l'exécution durable via les intégrations Temporal, Prefect, DBOS et Restate.
Points forts
Pour qui c’est
Installez avec uv add pydantic-ai (ou pip). Configurez Pydantic Logfire pour le traçage et activez éventuellement l'instrumentation pour les métriques automatiques. Définissez un BaseModel Pydantic pour les sorties, initialisez un Agent avec votre fournisseur choisi, et enregistrez des outils typés via des décorateurs. Exécutez de manière synchrone ou asynchrone, diffusez les événements vers votre interface, et connectez des serveurs MCP pour les ressources externes. Ajoutez Pydantic Evals pour créer des jeux de données et suivre les performances, puis intégrez Temporal, Prefect, DBOS ou Restate si vous avez besoin de workflows durables. La documentation couvre le streaming, MCP, les évaluations et le routage piloté par passerelle.
Agents typés avec sorties structurées, observabilité et exécution durable pour la production.
Premiers pas
Pydantic AI unifie schémas typés, visibilité opérationnelle, streaming, accès aux outils externes et durabilité optionnelle dans un framework Python cohérent. Il minimise le travail de liaison tout en améliorant la fiabilité et la gouvernance via Logfire et Gateway. Avec des évaluations natives et une licence open-source, c’est une voie efficace et pragmatique du prototype d’agents aux systèmes de production stables et évolutifs.
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Pydantic
Pydantic est l'équipe derrière la bibliothèque Python de validation de données largement adoptée et la Pydantic Stack. Ils se concentrent sur la sécurité de type, la productivité des développeurs et la visibilité opérationnelle, livrant des outils de production comme Logfire, AI Gateway et Evals pour des systèmes IA fiables et évolutifs.
Pydantic AI est un framework Python typé pour construire des agents et applications LLM de qualité production. Il impose des sorties validées et structurées en utilisant des modèles Pydantic, tout en restant agnostique au modèle et compatible avec vos fournisseurs préférés. Le framework s'intègre nativement avec Pydantic Logfire pour une observabilité approfondie — couvrant les traces, les coûts en tokens, la latence et le débogage des erreurs. Les agents peuvent appeler des outils Python via des décorateurs typés, diffuser en continu le raisonnement et les événements d'outils vers les interfaces, et se connecter à des systèmes externes via le Model Context Protocol. Des patterns d'exécution durable optionnels sont disponibles via des intégrations avec Temporal, Prefect, DBOS et Restate, permettant des workflows longs et résilients. Avec la passerelle Pydantic AI pour le routage et Pydantic Evals pour les tests, les équipes disposent d'une stack open-source cohérente qui évolue du prototype à la production.
pydantic.dev/pydantic-ai
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