Ce projet de démarrage fournit une application FastAPI prête à l'emploi, préconfigurée pour le développement d'agents IA. Il utilise Pydantic pour la validation des requêtes/réponses, une configuration basée sur l'environnement pour les clés API OpenAI, et une scaffolding modulaire des points de terminaison. Les fonctionnalités intégrées incluent la documentation Swagger UI, la gestion CORS et le journalisation structurée, permettant aux équipes de prototyper et déployer rapidement des points de terminaison IA sans surcharge de boilerplate. Les développeurs définissent simplement des modèles Pydantic et des fonctions d'agent pour obtenir un serveur API prêt pour la production.

FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.

Le modèle d'agent FastAPI LangGraph offre une base complète pour développer des agents pilotés par LLM au sein d'une application FastAPI. Il inclut des nœuds LangGraph prédéfinis pour des tâches courantes comme la complétion de texte, l'intégration et la recherche de similarité vectorielle tout en permettant aux développeurs de créer des nœuds et des pipelines personnalisés. Le modèle gère l'historique de conversation via des modules mémoire qui conservent le contexte entre les sessions et supporte la configuration basée sur l'environnement pour différentes phases de déploiement. Des fichiers Docker intégrés et une structure adaptée au CI/CD garantissent une conteneurisation et un déploiement sans heurts. La journalisation et la gestion des erreurs améliorent la visibilité, tandis que la base de code modulaire facilite l'extension des fonctionnalités. En combinant le cadre web haute performance FastAPI avec les capacités d'orchestration de LangGraph, ce modèle rationalise le cycle de vie du développement d'agents, du prototypage à la production.