TypedAI fournit une bibliothèque centrée sur le développeur qui encapsule de grands modèles linguistiques dans des abstractions TypeScript fortement typées. Vous définissez des schémas d'entrée et de sortie pour valider les données à la compilation, créez des templates de prompts réutilisables, et gérez le streaming ou les réponses par lot. Elle supporte les patterns d'appel de fonction pour relier les sorties AI à la logique backend, et s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires comme OpenAI, Anthropic et Azure. Avec une gestion d'erreurs intégrée et la journalisation, TypedAI vous aide à déployer des fonctionnalités IA robustes—interfaces de chat, synthèses de documents, génération de code, et agents personnalisés—sans sacrifier la sécurité de type ni la productivité du développeur.

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.

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.