Pydantic AI
Research-Agent mit Pydantic AI
Erstellen Sie einen autonomen Research-Agenten, der das Web durchsucht, Ergebnisse synthetisiert und strukturierte Berichte erstellt — mit Pydantic AI.
researchweb searchreportsautomation
Funktionierender Code
from pydantic_ai import Agent, RunContext
agent = Agent( "openai:gpt-4o", system_prompt="You are a research assistant. Search the web to gather information, then synthesize findings into a structured report with citations.",)
@agent.toolasync def web_search(ctx: RunContext, query: str, max_results: int = 3) -> str: """Search the web for current information.""" from tavily import TavilyClient client = TavilyClient() results = client.search(query, max_results=max_results) return "\n\n".join( f"**{r['title']}**\n{r['content']}" for r in results["results"] )
result = await agent.run("Compare the latest developments in AI agent frameworks in 2025")print(result.output)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie Pydantic AI und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den Pydantic AI-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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