Skip to content
Pydantic AI

Agent badawczy z Pydantic AI

Zbuduj autonomicznego agenta badawczego, który przeszukuje internet, syntetyzuje wyniki i tworzy strukturalne raporty — z Pydantic AI.

researchweb searchreportsautomation

Działający kod

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)

Krok po kroku

1

Zainstaluj zależności

Zainstaluj Pydantic AI i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.

2

Zdefiniuj narzędzia

Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.

3

Stwórz agenta i uruchom

Zainicjalizuj agenta Pydantic AI z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.

Gotowy do budowania z Pydantic AI?

Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z Pydantic AI — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.