「pydantic-ai」の検索結果

Optimize a pydantic-ai agent's instructions, tool descriptions, output type, and signature inputs using the gepa CLI. Trigger when the user asks to "optimize this agent", "improve tool descriptions", iterate on prompts driven by eval failures, or otherwise improve a pydantic-ai agent against a dataset. Operates in the user's repo with full filesystem access — YOU are the reflection model; the gepa CLI handles minibatches, evaluation, and Pareto bookkeeping.

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Build production-ready AI agents with PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, and multi-model support.

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Build production-ready AI agents with PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, and multi-model support.

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Construa agentes de IA prontos para produção com PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, e suporte multi-modelo.

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Implement dependency injection in PydanticAI agents using RunContext and deps_type. Use when agents need database connections, API clients, user context, or any external resources.

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Avoid common mistakes and debug issues in PydanticAI agents. Use when encountering errors, unexpected behavior, or when reviewing agent implementations.

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Create PydanticAI agents with type-safe dependencies, structured outputs, and proper configuration. Use when building AI agents, creating chat systems, or integrating LLMs with Pydantic validation.

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Configure LLM providers, use fallback models, handle streaming, and manage model settings in PydanticAI. Use when selecting models, implementing resilience, or optimizing API calls.

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Test PydanticAI agents using TestModel, FunctionModel, VCR cassettes, and inline snapshots. Use when writing unit tests, mocking LLM responses, or recording API interactions.

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Register and implement PydanticAI tools with proper context handling, type annotations, and docstrings. Use when adding tool capabilities to agents, implementing function calling, or creating agent actions.

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Expert guide for type-safe Python AI agent development with Pydantic AI — dependency injection, structured outputs, model-agnostic routing, and graph workflows / Panduan ahli pengembangan agen AI Python type-safe dengan Pydantic AI.

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Track and execute implementation work using Mighty (mt) tasks, with progress comments, linked evidence, recorded decisions, and clean closeout. Use when asked to fix a bug, implement a feature/refactor, or “work through” changes in code while keeping Mighty tasks/specs/decisions updated.

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Audit and migrate specs to the Guarantees + Constraints format. Use when asked to review spec quality, find non-conforming specs, or batch-migrate specs from the old Behaviors/Interfaces format.

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Resolve `.mighty/loro/*.loro` merge conflicts safely using `mt merge`, then verify store health and sync.

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Plan work using Mighty (mt) by creating/updating specs and recording decisions, then spawning/structuring implementation tasks. Use when asked to plan/outline/break down a change, draft a spec (feature/rule/invariant/bug), record an ADR-style decision, or turn a fuzzy request into a structured Mighty spec tree with linked tasks.

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Use the `mt` tool to work with this repo’s Mighty graph: run `mt prime` at session start; prefer `mt search`/`mt tree`/`mt show` before reading code; create specs/decisions/tasks and link evidence; triage `mt inbox`; and close out with `mt closeout` then `mt commit`. For full workflow + templates, run `mt prime`.

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Convert roman numerals to integers.

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Build AI agents with Pydantic AI — tools, capabilities (including on-demand loading), structured output, streaming, testing, and multi-agent patterns. Use when the user mentions Pydantic AI, imports pydantic_ai, or asks to build an AI agent, add tools/capabilities, defer capability loading, stream output, define agents from YAML, or test agent behavior.

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