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Pydantic AI

Agente de investigación con Pydantic AI

Construye un agente de investigación autónomo que busca en la web, sintetiza hallazgos y produce informes estructurados — con Pydantic AI.

researchweb searchreportsautomation

Código funcional

Pydantic AI
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.tool
async 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)

Paso a paso

1

Instalar dependencias

Instala Pydantic AI y las herramientas necesarias para este caso de uso.

2

Definir herramientas

Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.

3

Crear el agente y ejecutar

Inicializa el agente de Pydantic AI con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.

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