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.

Sharp-GPT permet aux développeurs .NET de créer des agents d'IA robustes en utilisant des attributs personnalisés sur les interfaces pour définir des modèles d'invite, configurer des modèles et gérer la mémoire conversationnelle. Il offre une sortie en streaming pour une interaction en temps réel, une désérialisation JSON automatique pour des réponses structurées, et un support intégré pour les stratégies de repli et la journalisation. Avec des clients HTTP modulaires et une abstraction du fournisseur, vous pouvez passer facilement entre OpenAI, Azure ou d'autres services LLM. Idéal pour les chatbots, la génération de contenu, la synthèse, la classification, et plus encore, Sharp-GPT réduit le code de boilerplate et accélère le développement d'agents d'IA sous Windows, Linux ou macOS.

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.