В последние годы все только и говорят про AI и LLM.

И это неудивительно: эти инструменты могут решать задачи, которые раньше казались слишком сложными или требовали огромных ресурсов.
Но что это значит для нас, разработчиков?
Это значит, что нужно учиться правильно с ними общаться — задавать контекст, контролировать формат ответов и управлять процессом.

К счастью, сообщество не стоит на месте, и для Python есть отличный инструмент — pydantic-ai

Вот, с чем он может помочь:
• Гибкая конфигурация клиента — работает с разными провайдерами, от OpenAI до Grok, а также с кастомными inference серверами
• Гарантировать, что LLM ответит строго по заданной JSON-схеме, что помогает избегать галлюцинаций
• Предоставляет LLM возможность вызывать инструменты и ходить во внешние системы
• Дает удобный интерфейс для работы с LLM как с «клиентом»

В итоге с LLM становится удобно работать в привычной для разработчиков парадигме: чёткие контракты, предсказуемое поведение и простая интеграция в приложение или сервис.