Pydantic AIとRizaを活用したエージェント構築と実用例

1. セクション: イントロダクション

Pydantic AIは、PythonでLLMに基づくエージェントを構築するための非常に有用なフレームワークです。このフレームワークは、ツールの搭載やモデルの実装を短時間でするための構築を提供します。一方、Rizaは、コードの解析や実行をブロック型のツールで実現することを目的とした環境を提供します。

今回は、Pydantic AIを用いたヘローワールドエージェントの構築から始め、そのチャットボット化の步階を説明します。その後、Rizaを用いてコード解析ツールをエージェントに搭載する方法を紹介し、最後に展望と実際の導入例を解説します。

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2. セクション: Pydantic AIの基本使用法

Pydantic AIは、簡単な構文でエージェントを構築するための標準化された方法を提供します。最初にもっとも簡単なヘローワールドを例に、モデルとシステムプロンプトの選択の步階を解説します。ユーザメッセージの実行は、例えば「今日の日付を問う」といったような基本的な問題を解決できます。これはごく簡単な例ですが、すでに自動化の便利性を見せることができます。

コード例:

from pydantic_ai import Agent

agent = Agent(model="gpt-4", system_prompt="You are a helpful assistant.")

user_message = "What is the capital of France?"
result = agent.run_sync(user_message)
print(result.data)

上記のコードは、シンプルな入力処理を実装し、文脈のわかりやすい上での済ませかたを示しています。

これを、より高機能なチャットボットにはどのように拡張できるかについては、次のセクションで詳しく解説します。

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3. セクション: チャットボットの実装步階

Pydantic AIを用いてチャットボットを構築するには、対話の流れを管理するためのループと、メッセージ履歴を保持する仕組みが重要です。このセクションでは、それらの基本構造を紹介し、ユーザーとの対話をインタラクティブにする方法を説明します。

まず、対話をループで管理する簡単な方法を見てみましょう:

while True:
    user_message = input("Your message: ")
    if user_message.lower() == "quit":
        break
    result = agent.run_sync(user_message)
    print("AI:", result.data)

このループは、ユーザーが「quit」と入力するまで継続し、ユーザーの入力に対するエージェントの応答を表示します。

次に、メッセージ履歴を保持する方法を追加します。これにより、エージェントは過去の対話を考慮した応答を生成できます。

message_history = []

while True:
    user_message = input("Your message: ")
    if user_message.lower() == "quit":
        break
    message_history.append({"role": "user", "content": user_message})
    result = agent.run_sync(user_message, message_history=message_history)
    message_history.append({"role": "assistant", "content": result.data})
    print("AI:", result.data)

このようにして、対話履歴を活用することで、より文脈に適した応答を実現できます。

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4. セクション: Rizaを用いたコード解析の実装

Rizaは、コードの解析と実行をシンプルにするためのツールです。このセクションでは、Rizaを使ってコード解析をエージェントに統合する方法を説明します。

Rizaの使用に必要な環境準備

Rizaを使用するには、まず環境変数にAPIキーを設定する必要があります。以下の例を参照してください:

export RIZA_API_KEY="your_api_key"

Pythonコード内でRizaを使用する場合、以下のようにクライアントを作成します:

from riza import RizaClient

riza_client = RizaClient()

コード解析のメソッドの説明

次に、コードを解析するためのシンプルなメソッドを作成します。このメソッドは文字列としてコードを受け取り、その出力を返します。

def execute_code(code):
    result = riza_client.execute(code)
    if result.exit_code != 0:
        raise Exception(f"Error: {result.stderr}")
    return result.stdout

code_snippet = "print('Hello, World!')"
output = execute_code(code_snippet)
print(output)

エラー処理の方法

Rizaでコードを実行する際にエラーが発生した場合、エラー処理を適切に行う必要があります。上記の例では、result.exit_codeを確認し、エラーがある場合には例外をスローします。

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5. セクション: Pydantic AIとRizaの連携

Pydantic AIとRizaを連携させることで、エージェントにコード実行機能を追加できます。このセクションでは、デコレーターを使用してツールを統合する方法を説明します。

ツールの補完としての実装

Pydantic AIでRizaを使用するには、ツールとしてのメソッドを定義し、デコレーターを追加します。

from pydantic_ai import Agent
from riza import RizaClient

riza_client = RizaClient()
agent = Agent(model="gpt-4", system_prompt="You are a helpful assistant.")

@agent.tool
def execute_code_tool(code: str) -> str:
    result = riza_client.execute(code)
    if result.exit_code != 0:
        return f"Error: {result.stderr}"
    return result.stdout

デコレーターの使用法

デコレーター@agent.toolを使用すると、エージェントがこのメソッドをツールとして利用できるようになります。このツールを使って、ユーザーからの入力に応じてコードを実行できます。

設定のテクニックチェックポイント

• RizaのAPIキーが正しく設定されていることを確認してください。

• エージェントがデコレーター付きメソッドを正しく認識しているかテストしてください。

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6. セクション: 展望と実際的な導入例

Pydantic AIとRizaの連携を活用することで、エージェントにさらなる機能を追加できます。このセクションでは、時間情報の取得におけるエラー処理の解決例や、ツール構築の応用例について議論します。

時間情報の設定エラーの解決例

例えば、エージェントが現在の時間を取得する必要がある場合、デフォルトでは多くのLLMがリアルタイム情報にアクセスできません。この問題を解決するために、Rizaのようなツールを活用できます。

@agent.tool
def get_current_time() -> str:
    from datetime import datetime
    return datetime.now().isoformat()

result = agent.run_sync("What is the current time?")
print(result.data)

ツール構築の議論

• ツールのモジュール化を進めることで、再利用性を高める。

• エラーメッセージのロギングを組み込むことで、デバッグ効率を向上させる。

展開的なアプローチ

• Pydantic AIとRizaを利用して、他のAPIやデータソースとの統合を図る。

• 開発者コミュニティからのフィードバックを活用して、ツールセットを進化させる。

これにより、エージェントが多様なタスクを効率的にこなせるようになります。今後の展開として、さらなるツールの追加や性能改善が期待されます。