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大模型应用

用 Pydantic AI 构建生产级 AI…

当需要用 Python 构建 LLM 驱动的 AI Agent（含工具调用、结构化输出、能力组合、流式、测试、多智能体）时，按此做法落地。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

用 Pydantic AI 构建生产级 通用

解决思路

  1. 创建基础 Agent：用 `Agent('provider:model-name', instructions='...')` 构造，调用 `agent.run_sync('...')` 获取结果，读取 `result.output`。
  2. 添加工具：用 `@agent.tool_plain` 定义无依赖工具（无 `RunContext` 参数），用 `@agent.tool` 定义需要依赖的工具（第一个参数必须是 `RunContext[deps_type]`），通过 `deps_type` 声明依赖类型并在 `run_sync(..., deps=...)` 传入。
  3. 结构化输出：定义 Pydantic `BaseModel` 作为 `output_type`，例如 `Agent('google:gemini-3-flash-preview', output_type=CityLocation)`，结果从 `result.output` 取，用量从 `result.usage` 取。
  4. 依赖注入与动态指令：用 `@agent.instructions` 装饰函数，通过 `RunContext` 读取 `ctx.deps` 动态生成指令（如注入用户名、当前日期）。
  5. 测试：用 `pydantic_ai.models.test.TestModel` 配合 `with my_agent.override(model=m):` 上下文管理器做确定性单测，断言 `result.output` 与 `m.last_model_request_parameters.function_tools`；自定义逻辑用 `FunctionModel`。
  6. 使用能力（Capabilities）：在 `Agent(..., capabilities=[...])` 中组合可复用行为，如 `Thinking(effort='high')`、`WebSearch()`，能力可打包工具、钩子、指令与模型设置。
  7. 添加生命周期钩子：用 `Hooks()` 并通过 `@hooks.on.before_model_request` 等装饰器拦截模型请求、工具调用与运行，无需继承子类；将 `hooks` 放入 `capabilities`。
  8. 从 YAML/JSON 定义 Agent：用 `Agent.from_file('agent.yaml')` 加载，YAML 中可声明 `model`、`instructions`、`capabilities`（如 `WebSearch`、`Thinking: {effort: high}`），无需写 Python 构造代码。
  9. 按任务路由加载参考文档：先只加载最相关的一个 reference（如 Agents Core、Capabilities and Hooks、On-Demand Capabilities、Tools Core、Native Tools、Tools Advanced、Input and History、Testing and Debugging、Orchestration and Integrations），任务跨多领域时再读其他。
  10. 架构与选型：在需要比较抽象、输出模式、装饰器、模型字符串格式或决策树时，加载 Architecture and Decision Guide。
  11. 模型字符串格式：使用 `"provider:model-name"`，例如 `"openai:gpt-5.2"`、`"anthropic:claude-sonnet-4-6"`、`"google:gemini-3-pro-preview"`。
  12. 关键 Agent 方法：`run()`、`run_sync()`、`run_stream()`、`run_stream_sync()`、`run_stream_events()`、`iter()`。
  13. 默认渐进式披露：对每个能力先显式评估 `defer_loading=True` 是否更优，不要急切加载专家指令、罕用工具 schema 或领域上下文；命名指令+工具包用按需能力，大型扁平工具目录用工具搜索。
  14. 可观测性：用 `logfire.instrument_pydantic_ai()` 追踪 Agent 运行、工具调用与模型请求；需要 HTTP 级细节时用 `logfire.instrument_httpx(capture_all=True)` 捕获发给模型提供方的完整载荷。
  15. 避免常见错误：`@agent.tool` 必须有 `RunContext` 首参而 `@agent.tool_plain` 必须没有；模型字符串必须带 provider 前缀；`TestModel` 必须用 `agent.override()` 而非直接改 `agent.model`；`output_type` 联合类型中不要包含 `str`（否则模型可返回纯文本结束运行）；`.on` 上的钩子装饰器名不重复 `on_`（用 `hooks.on.run_error`、`hooks.on.model_request_error`）；`history_processors` 已弃用，改用 `capabilities=[ProcessHistory(p), ...]` 或 `capabilities=[Hooks(before_model_request=fn)]`。

适用边界 · 注意事项