Ce cadre permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et déployer plusieurs agents IA qui communiquent via des messages JSON à travers un orchestrateur central. Chaque agent peut avoir des rôles, des invites et des modules de mémoire distincts, et il est possible d'intégrer n'importe quel fournisseur LLM en implémentant une interface de fournisseur. Le système supporte l'historique de conversation persistant, le routage dynamique et les extensions modulaires. Idéal pour simuler des débats, automatiser des flux de support client ou coordonner la génération de documents en plusieurs étapes. Il fonctionne sous Python avec un support Docker pour les déploiements conteneurisés.

Pydantic AI utilise des modèles Pydantic pour encapsuler les définitions d'agents IA, en assurant la sécurité de type des entrées et sorties. Les développeurs déclarent des modèles de prompts comme champs de modèle, validant automatiquement les données utilisateur et les réponses des agents. Le framework offre une gestion intégrée des erreurs, une logique de reprise et un support pour les appels de fonction. Il s'intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), supporte les flux de travail asynchrones et permet la composition modulaire d'agents. Avec des schémas clairs et des couches de validation, Pydantic AI réduit les erreurs à l'exécution, simplifie la gestion des prompts et accélère la création d'agents IA robustes et maintenables.