Pydantic
一步步教你用 Streamlit + Pydantic AI 搭建深度研究智能体应用
如果你曾经好奇如何通过结合智能的后端 Agent 和流畅的交互式前端来释放人工智能的真正力量,那你来对地方了! 今天,我们将把你的知识提升到一个新高度,通过将强大的 Pydantic AI 研究 Agent 作为后端,与动态的 Streamlit 界面作为前端进行整合。 AI 的世界发展得快如闪电。
9/4/2025 1:44:00 AM
AI研究生
Pydantic AI与MCP相逢
作为一个AI应用开发者,必须为客户构建健壮且结构良好的AI Agent。 Pydantic AI 作为一个健壮的框架彻底改变了开发人员构建、验证和部署 AI 应用程序的方式。 无论创建复杂的AI Agent,还是与MCP集成,Pydantic AI 提供了一个全面的解决方案,将 Pydantic 的可靠性与强大的AI特性相结合。
8/21/2025 7:07:49 AM
曹洪伟
基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)
一、参数提取的重要性在人工智能驱动的现代应用中,自然语言交互已成为用户与系统沟通的主要方式。 从智能助手执行日程安排到企业级工作流自动化系统处理复杂指令,将“星期二下午2点与萨拉创建关于预算的会议”这类对话式命令转化为可执行的结构化参数,是实现人机高效交互的关键环节。 然而,随着用户指令复杂度的提升,传统的正则表达式匹配或关键词提取方法暴露出明显局限性——规则维护成本呈指数级增长、语义理解能力不足、难以应对句式变化等问题,使得构建一个鲁棒性强、可扩展的参数提取框架成为学术界和工业界共同关注的焦点。
5/27/2025 3:23:00 AM
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