Pydantic AIで日報から感情分析するエージェントを作ってみた｜型安全の安心感がすごいはじめに 「LLMの出力、たまに変な形式で返ってきて困るんだよな...」 AIを使ったアプリを作っていると、LLMの出力が安定しない問題に悩まされます。JSONで返してほしいのに、余計な説明文が混じってたり、フィールド名が微妙に違ってたり。毎回パースで苦労する。 そんなとき見つけたのが Pydantic AI。Pydanticの開発元が作ったLLMエージェントフレームワークで、「型安全な構造化出力」が売り。FastAPIでPydanticを使い慣れている自分には、かなり刺さるコンセプトでした。 試しに、社内日報からモチベーションや感情を分析するエージェントを作ってみました。この記事では、実際に触ってみた感想を共有します。 なぜ Pydantic AI を選んだか LLMエージェントのフレームワークって、正直たくさんありすぎて迷いました。 LangChain - 機能が豊富すぎて、学習コスト
