用PydanticAI写AI Agent太简单：全流程CRUD

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AI代理简介

你可能听说过“生成式AI”这个术语——但什么是AI代理？本质上，它们是利用高级语言模型来更自主地处理任务的下一代工具。它们能够解析用户查询，挑选相关信息，并以结构化的方式与外部服务交互。

上图展示了AI如何从基本的生成模型发展到能够与各种工具协作的复杂AI代理。

PydanticAI简介

PydanticAI是一个Python代理框架，旨在简化利用生成式AI开发生产级应用的流程。由Pydantic背后的团队开发——Pydantic是许多Python库和框架中不可或缺的验证层——PydanticAI强调类型安全，并与mypy和pyright等静态类型检查器无缝集成。

详细内容可以阅读上一篇文章：全新代理构建器与框架 – PydanticAI

PydanticAI的关键特性包括：

•结构化响应：利用Pydantic验证和结构化模型输出，确保跨运行的一致性。•依赖注入系统：提供可选系统，为代理的系统提示、工具和结果验证器提供数据和服务，增强测试和迭代开发。•流式响应：支持LLM输出的持续流式传输，并进行即时验证，以获得快速且准确的结果。

目前PydanticAI处于早期测试阶段，其API可能会发生变化，开发团队欢迎反馈以优化和增强其功能。

环境设置

在安装pydantic-ai之前，请确认你的Python版本为3.9或更高：

python --version

然后，创建并激活虚拟环境，接着安装pydantic-ai：

virtualenv skoloenvsource skoloenv/bin/activatepip install pydantic-ai

理解PydanticAI的核心

在PydanticAI中，核心工作组件是Agent类。通过它，你可以在多种模型上运行查询。你可以在官方文档中查看支持的模型完整列表。以下是一个使用OpenAI模型初始化Agent的简单代码片段：

from pydantic_ai importAgentfrom pydantic_ai.models.openai importOpenAIModel
# 引用你所需的模型model =OpenAIModel('gpt-4o', api_key='add-your-api-key-here')agent =Agent(model)result = agent.run_sync("什么是比特币？")print(result.data)

我们建议将API密钥存储为环境变量：

export OPENAI_API_KEY='your-api-key'

以下是PydanticAI支持的所有可用模型列表：

KnownModelName=Literal["openai:gpt-4o","openai:gpt-4o-mini","openai:gpt-4-turbo","openai:gpt-4","openai:o1-preview","openai:o1-mini","openai:o1","openai:gpt-3.5-turbo","groq:llama-3.3-70b-versatile","groq:llama-3.1-70b-versatile","groq:llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview","groq:llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview","groq:llama-3.1-70b-specdec","groq:llama-3.1-8b-instant","groq:llama-3.2-1b-preview","groq:llama-3.2-3b-preview","groq:llama-3.2-11b-vision-preview","groq:llama-3.2-90b-vision-preview","groq:llama3-70b-8192","groq:llama3-8b-8192","groq:mixtral-8x7b-32768","groq:gemma2-9b-it","groq:gemma-7b-it","gemini-1.5-flash","gemini-1.5-pro","gemini-2.0-flash-exp","vertexai:gemini-1.5-flash","vertexai:gemini-1.5-pro","mistral:mistral-small-latest","mistral:mistral-large-latest","mistral:codestral-latest","mistral:mistral-moderation-latest","ollama:codellama","ollama:gemma","ollama:gemma2","ollama:llama3","ollama:llama3.1","ollama:llama3.2","ollama:llama3.2-vision","ollama:llama3.3","ollama:mistral","ollama:mistral-nemo","ollama:mixtral","ollama:phi3","ollama:qwq","ollama:qwen","ollama:qwen2","ollama:qwen2.5","ollama:starcoder2","claude-3-5-haiku-latest","claude-3-5-sonnet-latest","claude-3-opus-latest","test",]

使用外部工具扩展PydanticAI

我们将使用PostgreSQL数据库并构建一个数据库连接类，作为PydanticAI代理的依赖项，使代理能够执行数据库功能。

PostgreSQL设置

首先，你需要一个正常运行且干净的PostgreSQL数据库。在上文链接的视频中，我展示了如何在DigitalOcean上设置一个PostgreSQL数据库（注意：你可以使用任何PostgreSQL数据库）。

你可以使用以下DigitalOcean的推荐链接开始：https://m.do.co/c/7d9a2c75356d

一旦你有了数据库，获取连接字符串——你将在下一步中使用它。

然后安装以下内容：

pip install psycopg2pip install asyncpg

我们将创建几个Python函数来设置一个“notes”表并检查其是否存在：

import psycopg2
DB_DSN ="database-connection-string"
def create_notes_table():"""如果“notes”表不存在，则创建它，包含“id”、“title”和“text”字段。"""    create_table_query ="""    CREATE TABLE IF NOT EXISTS notes (        id SERIAL PRIMARY KEY,        title VARCHAR(200) UNIQUE NOT NULL,        text TEXT NOT NULL);"""try:        connection = psycopg2.connect(DB_DSN)        cursor = connection.cursor()        cursor.execute(create_table_query)        connection.commit()print("成功创建或验证了‘notes’表。")except psycopg2.Erroras e:print(f"创建表时出错：{e}")finally:if connection:            cursor.close()            connection.close()
def check_table_exists(table_name: str)->bool:"""检查指定表是否在数据库中存在。"""    query ="""    SELECT EXISTS (        SELECT 1        FROM information_schema.tables        WHERE table_schema ='public'        AND table_name =%s);"""try:        connection = psycopg2.connect(DB_DSN)        cursor = connection.cursor()        cursor.execute(query,(table_name,))        exists = cursor.fetchone()[0]return existsexcept psycopg2.Erroras e:print(f"检查表时出错：{e}")returnFalsefinally:if connection:            cursor.close()            connection.close()

确保你可以运行check_table_exists("notes")函数并得到“True”响应。这表明你的数据库连接正常工作，并且“notes”表已成功创建。

接下来，我们将引入一个异步类来管理笔记操作，例如添加笔记、检索笔记和列出标题。这个类将由“Agent”使用。

import asyncpgfrom typing importOptional,List
classDatabaseConn:def __init__(self):"""存储用于连接的DSN（数据源名称）。"""self.dsn = DB_DSN
    async def _connect(self):"""打开与PostgreSQL的异步连接。"""return await asyncpg.connect(self.dsn)
    async def add_note(self, title: str, text: str)->bool:"""插入具有给定标题和文本的笔记。如果存在同名笔记，则不会覆盖。"""        query ="""        INSERT INTO notes (title, text)        VALUES ($1, $2)        ON CONFLICT (title) DO NOTHING;"""        conn = await self._connect()try:            result = await conn.execute(query, title, text)return result =="INSERT 0 1"finally:            await conn.close()
    async def get_note_by_title(self, title: str)->Optional[dict]:"""检索与指定标题匹配的笔记。返回字典或None。"""        query ="SELECT title, text FROM notes WHERE title = $1;"        conn = await self._connect()try:            record = await conn.fetchrow(query, title)if record:return{"title": record["title"],"text": record["text"]}returnNonefinally:            await conn.close()
    async def list_all_titles(self)->List[str]:"""获取并返回所有笔记标题。"""        query ="SELECT title FROM notes ORDER BY title;"        conn = await self._connect()try:            results = await conn.fetch(query)return[row["title"]for row in results]finally:            await conn.close()

将笔记与PydanticAI集成

为了将这些组件整合在一起，我们将创建两个不同的代理：

•意图提取代理：判断用户是想创建、列出还是检索笔记。•动作处理代理：使用我们的数据库代码实际处理数据。

以下是main.py的示例结构：

from dataclasses import dataclassfrom pydantic importBaseModelfrom pydantic_ai importAgent,RunContextfrom typing importOptional,Listfrom database importDatabaseConnfrom pydantic_ai.models.openai importOpenAIModel
OPENAI_API_KEY ="enter-your-openai-api-key-here"
@dataclassclassNoteIntent:    action: str    title:Optional[str]=None    text:Optional[str]=None
@dataclassclassNoteDependencies:    db:DatabaseConn
classNoteResponse(BaseModel):    message: str    note:Optional[dict]=None    titles:Optional[List[str]]=None
# 1. 用于解析用户意图的代理intent_model =OpenAIModel('gpt-4o-mini', api_key=OPENAI_API_KEY)intent_agent =Agent(    intent_model,    result_type=NoteIntent,    system_prompt=("你是一个意图提取助手。理解用户想要做什么（例如创建、检索、列出），并提取相关数据，如标题和文本。""你的输出格式必须是JSON-like结构，包含键：action、title、text。"))
# 2. 用于执行识别动作的代理action_model =OpenAIModel('gpt-4o-mini', api_key=OPENAI_API_KEY)action_agent =Agent(    action_model,    deps_type=NoteDependencies,    result_type=NoteResponse,    system_prompt=("根据识别的用户意图，在笔记存储上执行请求的操作。""操作可以包括：‘create’（添加笔记）、‘retrieve’（获取笔记）或‘list’（列出所有笔记）。"))
# action_agent的工具@action_agent.toolasync def create_note_tool(ctx:RunContext[NoteDependencies], title: str, text: str)->NoteResponse:    db = ctx.deps.db    success = await db.add_note(title, text)returnNoteResponse(message="CREATED:SUCCESS"if success else"CREATED:FAILED")
@action_agent.toolasync def retrieve_note_tool(ctx:RunContext[NoteDependencies], title: str)->NoteResponse:    db = ctx.deps.db    note = await db.get_note_by_title(title)returnNoteResponse(message="GET:SUCCESS", note=note)if note elseNoteResponse(message="GET:FAILED")
@action_agent.toolasync def list_notes_tool(ctx:RunContext[NoteDependencies])->NoteResponse:    db = ctx.deps.db    all_titles = await db.list_all_titles()returnNoteResponse(message="LIST:SUCCESS", titles=all_titles)
async def handle_user_query(user_input: str, deps:NoteDependencies)->NoteResponse:# 确定用户意图    intent = await intent_agent.run(user_input)print(intent.data)if intent.data.action =="create":        query = f"创建名为‘{intent.data.title}’的笔记，文本为‘{intent.data.text}’。"        response = await action_agent.run(query, deps=deps)return response.dataelif intent.data.action =="retrieve":        query = f"检索标题为‘{intent.data.title}’的笔记。"        response = await action_agent.run(query, deps=deps)return response.dataelif intent.data.action =="list":        query ="列出所有笔记的标题。"        response = await action_agent.run(query, deps=deps)return response.dataelse:returnNoteResponse(message="无法识别的操作。")
async def ask(query: str):    db_conn =DatabaseConn()    note_deps =NoteDependencies(db=db_conn)return await handle_user_query(query, note_deps)

构建Streamlit前端

最后一步是通过一个简单的Web界面使所有功能可访问。安装Streamlit非常简单：

pip install streamlit

然后创建一个app.py文件：

import asyncioimport streamlit as stfrom main import ask  # 从main.py导入ask函数
st.set_page_config(page_title="笔记管理器", layout="centered")st.title("我的笔记仪表板")st.write("在下方输入指令以创建、检索或列出笔记。")user_input = st.text_area("你想做什么？", placeholder="例如，‘创建一篇关于我周一会议的笔记。’")if st.button("提交"):ifnot user_input.strip():        st.error("请输入内容。")else:with st.spinner("正在处理..."):try:                response = asyncio.run(ask(user_input))if response.note isnotNone:                    st.success(response.message)                    st.subheader(f"笔记标题：{response.note.get('title', '')}")                    st.write(response.note.get('text','未找到内容。'))elif response.titles isnotNone:                    st.success(response.message)if response.titles:                        st.subheader("当前标题：")for t in response.titles:                            st.write(f"- {t}")else:                        st.info("尚无可用笔记。")else:                    st.info(response.message)exceptExceptionas e:                st.error(f"错误：{e}")

然后可以通过以下命令启动：

streamlit run app.py

总结

通过一点努力，我们构建了一个强大的笔记管理工具，使用了以下技术：

•PydanticAI：用于解析用户请求和结构化数据•PostgreSQL：用于存储笔记•Streamlit：提供一个流畅、交互式的Web界面


（文：PyTorch研习社）

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