어쩌면, 당신은 생산 등급의 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다!
- 유명한 파이썬 라이브러리 회사가 Nai 에이전트 프레임워크를 출시함.
- 이 회사는 Seoa에서 150만 달러를 모금했고, Pydantic은 매달 2억 8천 5백만 건 이상의 다운로드를 기록.
- Pydantic은 Python에서 일반적으로 제공하지 않는 유효성 검사를 제공하여 많은 사람들이 선호함.
- 1250만 달러를 추가 모금 후 Logfire 플랫폼을 출시하고, 이후 Pantic AI를 출시.
- PydanticAI는 생산 등급 애플리케이션 구축을 용이하게 하는 Python 에이전트 프레임워크로 개발됨.
- 주요 경쟁 프레임워크로 Llama Agents, Crew AAI, Langra, Microsoft Auto Pautogen 등이 있음.
- PydanticAI의 주요 특징:
- 모델에 구애받지 않음(현재 OpenAI, Gemini Gro 지원, 곧 Anthropic 지원 예정).
- 타입 세이프 의존성 주입 시스템 사용.
- Logfire 통합으로 디버깅 및 성능 모니터링 가능.
- PydanticAI의 경쟁력:
- 많은 사람들이 사랑하고 잘 알려진 Pantic의 유효성 검증 시스템.
- 시장에서의 검증된 인기도.
- 관찰 가능성 유료 플랫폼 제공.
- 예시 코드:
- 고객 지원 에이전트 예제.
- 데이터베이스 연결 및 클래스 이용.
- 구체적인 고객과 상호작용하여 동적 시스템 프롬프트 사용.
- PydanticAI의 장래성:
- 기존 Pydantic시스템과의 통합으로 유망.
- 생산 등급 에이전트 프레임워크로 자리잡을 가능성 높음.
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