准备环境

开始之前，你需要在电脑上安装 Python（一种编程语言，用来写代码）和 pip（Python 的包管理工具，帮你下载别人写好的代码库）。如果你还没装 Python，可以到 python.org 下载最新版本，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。装好后，打开终端（Windows 用命令提示符或 PowerShell，Mac/Linux 用终端），输入 python --version，看到版本号就说明成功了。

安装 Pydantic AI

Pydantic AI 是一个 Python 框架，能让你用 Pydantic 模型（一种定义数据格式的方式）来构建 LLM（大语言模型，比如 ChatGPT）的智能代理。它的好处是：你得到的不再是乱七八糟的文本，而是结构清晰、自动校验过的数据对象。安装很简单，在终端里运行：

1. 输入 pip install pydantic-ai，等待下载完成。
2. 如果你用的是 OpenAI 的模型，还需要安装 pip install openai。

常见坑：如果安装速度很慢，可以换成国内镜像，比如 pip install pydantic-ai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

编写第一个智能代理

安装成功后，我们来写一个简单的例子。新建一个 Python 文件，比如 agent.py，输入以下代码：

• 导入 Agent（智能代理类）和 RunContext（运行上下文，用来传递依赖）
• 定义一个 Pydantic 模型，比如 CityLocation，包含 city（城市名）和 country（国家名）两个字段
• 创建一个 Agent 实例，指定模型和结果类型
• 运行代理，传入提示词，比如“What is the capital of France?”

完整代码示例：

from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic import BaseModel

class CityLocation(BaseModel):
    city: str
    country: str

agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    result_type=CityLocation,
    system_prompt='Extract the city and country from the user input.'
)

result = agent.run_sync('What is the capital of France?')
print(result.data)
# 输出: city='Paris' country='France'

运行 python agent.py，如果一切正常，你会看到类似 city='Paris' country='France' 的输出。注意：你需要先设置 OpenAI 的 API 密钥，可以在终端输入 export OPENAI_API_KEY='你的密钥'（Mac/Linux）或 set OPENAI_API_KEY='你的密钥'（Windows）。

验证是否成功

看到输出结果就说明你成功跑通了第一个 AI 智能代理！你可以修改提示词，比如“Tell me about Tokyo”，它会自动提取城市和国家。如果遇到错误，检查 API 密钥是否正确，或者网络是否通畅。

你已经学会了安装和基本用法。下一步，你可以尝试让代理返回更复杂的数据，比如包含多个字段的模型，或者添加工具函数让代理调用外部 API。继续探索吧！