Pydantic AI

Личный курс: что делает эта библиотека, когда её использовать и какие возможности она даёт твоим проектам.

6 коротких уроков · квизы с мгновенной проверкой · шпаргалка и глоссарий

Суть курса одной фразой: Pydantic AI превращает нейросеть из «собеседника» в надёжную деталь приложения — с гарантированной структурой результата, инструментами, лимитами и тестами.

Уроки

  1. 1 Что такое Pydantic AI и зачем он нужен
    Проблема свободного текста, кто такие Pydantic, когда фреймворк оправдан, а когда избыточен.
  2. 2 Первый агент: устройство и запуск
    Агент как контейнер, инструкции, способы запуска, память диалога, TestModel и лимиты.
  3. 3 Структурированный вывод: главная суперсила
    output_type, валидация с ограничениями, ModelRetry и самоисправляющийся цикл.
  4. 4 Инструменты и зависимости: руки агента
    Как модель вызывает твои функции, схемы из кода, deps и подмена в тестах.
  5. 5 Мультиагентные системы: когда одного мало
    Делегирование, передача управления кодом, выбор паттерна, наблюдаемость через Logfire.
  6. 6 Внедрение в твои проекты
    Подключение MyRouter, FallbackModel, MCP, чек-лист «нужен ли здесь Pydantic AI» и шаблон ТЗ.

Справочники

  1. ⌘ Шпаргалка по коду
    Все конструкции курса на одной странице — для чтения кода и постановки задач.
  2. А Глоссарий
    Термины курса по-простому: агент, deps, ModelRetry, MCP и остальные.
💬 Курс живой: открой Claude Code в папке «PydanticAI» и задавай вопросы, проси новые уроки или разбор своих задач — агент-преподаватель ведёт записи о твоём прогрессе.