Créer un agent typé avec Pydantic AI, outils et dépendances
Construire un agent Python dont les entrées, dépendances, outils et sortie sont validés par des types explicites.
Répertoire
Progressez étape par étape avec des exemples concrets, accessibles et vérifiables.
Construire un agent Python dont les entrées, dépendances, outils et sortie sont validés par des types explicites.
Déclarer un outil REST borné, valider ses paramètres et empêcher un agent de contourner authentification, quotas et règles métier.
Orchestrer recherche, lecture, synthèse et contrôle des sources dans un graphe explicite avec état, limites et citations.
Exposer des outils PostgreSQL en lecture contrôlée via MCP, avec requêtes paramétrées, rôle dédié, limites et journalisation.
Créer un agent Agno minimal, ajouter un outil typé et contrôler ses arguments, erreurs et effets de bord.
Transposer services, plugins, agents et threads Semantic Kernel vers Agent Framework sans perdre tests ni contrôles métier.
Créer un agent minimal, lui ajouter un outil Python typé et vérifier les appels avant de conserver une conversation.
Migrer progressivement agents, outils, conversations et orchestrations AutoGen vers les abstractions de Microsoft Agent Framework.
Extraire et retrouver des souvenirs utiles par utilisateur sans confondre mémoire, historique et source de vérité.
Définir deux agents spécialisés et un processus séquentiel, puis borner les outils, les délégations et les critères de sortie.
Conserver l’historique par session, limiter le contexte et distinguer mémoire de conversation, préférences et données métier.
Créer un agent JavaScript avec createAgent, un outil Zod borné et des contrôles sur les arguments et le nombre d’étapes.
Exposer une ressource et un outil typé via FastMCP, tester le protocole puis sécuriser le transport et les actions.