PydanticAI

PydanticAIとは

PydanticAIは、Pydanticチームが開発するPython向け生成AIエージェントフレームワークです。型ヒントとPydantic Validationを使い、LLMの応答やツール引数を期待するスキーマへ合わせます。単なるチャットSDKではなく、Agent loop、構造化出力、依存性注入、複数モデル、MCP、承認、評価、耐久実行、ストリーミングを組み合わせて本番アプリを作るためのライブラリです。

主な機能

型安全な出力とツール

Pythonの型からJSON Schemaを作り、応答をPydanticモデルへ検証します。検証エラーをモデルへ返して再試行でき、関数の引数も型付きで定義できます。ただし型に合うことは内容が正しいことを意味しません。金額、日付、引用、業務判断は別のルールとデータ照合が必要です。

モデル非依存とCapabilities

OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Mistral、Ollama、OpenRouterなど多くの提供者を選べます。Web Search、Web Fetch、Image Generation、MCP、Thinking等をCapabilityとして追加し、モデル固有機能とローカル代替を切り替えられます。APIキーと送信データの境界は提供者ごとに管理します。

評価・観測・耐久実行

Pydantic Evalsでケースを継続評価し、LogfireまたはOpenTelemetryでトレース、コスト、失敗を観測できます。Human-in-the-loopのツール承認、長時間処理の再開、グラフ、UIイベント標準も提供します。観測ログへ個人情報や秘密が残らないようマスキングと保持期間を設定します。

使い方

Python環境へpydantic-aiを導入し、Agentへモデル名と指示を設定します。まずTestModelで外部APIを呼ばずツールとスキーマをテストし、次に本番モデルのAPIキーを環境変数で渡します。出力型、最大試行回数、タイムアウト、フォールバック、承認対象を明示し、評価データで更新前後を比較します。

料金と無料範囲

PydanticAIライブラリはMITライセンスで無料、アカウント登録も不要です。TestModelは固定応答で外部LLMなしにテストできます。実際の生成では接続するモデルAPI、検索、クラウド、Pydantic Logfireの選択プランに応じた費用が発生します。フレームワークが無料でも、トークン、ツール、ネットワーク、監視の総費用を見積もります。

日本語対応

フレームワーク自体は言語に依存せず、日本語出力は選ぶモデルとスキーマで扱えます。公式ドキュメントは英語中心で、日本語UIはありません。日本語の長さ制約、全角文字、氏名、住所、和暦、敬語を評価ケースに入れ、モデル変更時にも回帰テストします。

商用利用・安全上の注意

MIT条件のもと商用利用・改変できますが、接続モデル、外部ツール、データセットには別ライセンスがあります。MCPやコード実行は強い権限を持ち得るため、引数単位の承認、サンドボックス、ネットワーク制限を使います。構造化出力と型安全を過信せず、プロンプトインジェクション、誤ったツール選択、費用暴走、評価データ漏えいをテストします。

おすすめの人

FastAPIやPydanticに慣れたPython開発者、複数モデルを切り替えながら型・テスト・観測を重視するチームに向きます。ノーコードで完成済みのエージェントを使いたい人には向かず、Python実装と本番運用の設計が必要です。