프레임워크 · Pydantic
Pydantic AI 한눈에 보기
Pydantic 팀이 만든 Python 에이전트 프레임워크로, 타입 힌트, 검증된 구조화 출력, 의존성 주입을 중심으로 설계되었습니다. Temporal부터 Airflow까지 7개 엔진에서 내구성 있는 실행을 지원하며, Pydantic Evals도 함께 제공합니다.
추천 용도: 출력을 검증해야 하는 타입 안전한 Python 에이전트와 원하는 내구성 엔진을 선택하려는 경우
주요 정보
- 관리자
- Pydantic
- 언어
- Python
- 라이선스
- MIT
- 최신 버전
2.52.0· 2026년 9월 30일- 저장소
- pydantic/pydantic-ai
- 호스팅 옵션
- 없음
Quickstart
패키지를 설치하고 인증 정보를 설정한 다음, 공식 문서에서 가장 간단한 에이전트를 실행하세요. 모델 ID는 문서에서 사용하는 값이며 계정에서 활성화되지 않았을 수 있습니다.
pip install pydantic-aifrom typing import Literal
from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext
class Sentiment(BaseModel):
label: Literal['positive', 'negative', 'neutral']
score: float = Field(ge=-1, le=1)
agent = Agent('openai:gpt-6-sol', output_type=Sentiment)
@agent.tool
def recent_reviews(ctx: RunContext, product: str) -> list[str]:
"""Fetch recent review snippets for a product."""
return ['The new release fixed everything I complained about!']
result = agent.run_sync('How are people feeling about the Extract app?')
print(result.output)
#> label='positive' score=0.9기능
| 모든 모델 | 예 | 문자열만 바꾸면 모델을 전환할 수 있으며 오프라인 테스트용 모델도 포함됩니다 |
|---|---|---|
| MCP 클라이언트 | 예 | 에이전트에 MCP 기능으로 추가됩니다 |
| MCP 서버 | 확인되지 않음 | |
| 멀티 에이전트 | 예 | SubAgents 기능과 Pydantic Graph를 사용한 타입 기반 제어 흐름 |
| 내구성 있는 실행 | 예 | Temporal, DBOS, Prefect, Restate, AWS Lambda, Kitaru 또는 Airflow |
| 사람의 승인 | 예 | 내구성 있는 실행에서도 승인을 처리할 수 있습니다 |
| 트레이싱 | 예 | OpenTelemetry를 기본 지원하며, 한 줄로 Logfire에 trace를 전송합니다 |
| Evals | 예 | 같은 프로젝트의 별도 패키지인 Pydantic Evals |
최근 변경 사항
- 2.x 계열로 전환했습니다. 1.x에도 유지보수 릴리스가 제공되며, 예를 들어 2026년 9월 30일에 v1.107.7이 출시되었습니다.
- 새 pydantic-ai-harness 패키지에 Coder, Researcher, SubAgents가 추가되었습니다.
- 실시간 음성, 이미지 생성, 임베딩을 추가했습니다.
- 문서가 pydantic.dev/docs/ai/로 이동했습니다.