TypedAI entrega una biblioteca orientada al desarrollador que envuelve grandes modelos de lenguaje en abstracciones strictamente tipadas en TypeScript. Define esquemas de entrada y salida para validar datos en tiempo de compilación, crea plantillas de solicitud reutilizables y gestiona respuestas en streaming o por lotes. Soporta patrones de llamadas a funciones para conectar las salidas de IA con lógica backend, e integra proveedores de LLMs como OpenAI, Anthropic y Azure. Con manejo de errores y registros integrados, TypedAI ayuda a desplegar funciones de IA robustas: interfaces de chat, resumen de documentos, generación de código y agentes personalizados, sin sacrificar la seguridad de tipos ni la productividad del desarrollador.

Este proyecto inicial proporciona una aplicación FastAPI lista para usar, preconfigurada para el desarrollo de agentes IA. Usa Pydantic para la validación de solicitudes/respuestas, configuración basada en el entorno para claves API de OpenAI, y scaffolding modular de puntos finales. Las funciones incorporadas incluyen documentación Swagger UI, manejo de CORS y registro estructurado, permitiendo a los equipos crear prototipos y desplegar rápidamente puntos finales impulsados por IA sin carga de código repetitivo. Los desarrolladores solo definen modelos Pydantic y funciones de agente para obtener un servidor API listo para producción.

Pydantic AI utiliza modelos de Pydantic para encapsular las definiciones de agentes de IA, llevando a cabo una validación de tipos segura para las entradas y salidas. Los desarrolladores declaran plantillas de solicitudes como campos del modelo, validando automáticamente los datos del usuario y las respuestas de los agentes. El marco ofrece manejo de errores integrado, lógica de reintento y soporte para llamadas a funciones. Se integra con los LLMs populares (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), soporta flujos de trabajo asíncronos y permite la composición modular de agentes. Con esquemas claros y capas de validación, Pydantic AI reduce errores en tiempo de ejecución, simplifica la gestión de solicitudes y acelera la creación de agentes de IA robustos y mantenibles.