PydanticAI ビジュアルガイド

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カリキュラム全体マップ

公式ドキュメントの構成に沿った全11チャプター / 全34レッスン。基礎 → コア → 応用 → 本番運用 の順で進めることを推奨します。

全34レッスン公開済み 34 / 34デフォルトモデル: gemini-3-flash-preview
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基礎 (Foundation)

環境構築から Agent / DI といった土台概念までを押さえます。

3章 / 9レッスン

Chapter 0

Setup & First Run

3 lessons

Colab上でPydanticAI + Geminiが動く状態を作り、最初のAgentを実行するまで。

  1. 01
    初Agent公開中

    最小構成のAgentを書き、Geminiに1往復しゃべらせる。

  2. 02
    同期 vs 非同期公開中

    run_sync / run / run_stream の使い分けを掴む。

  3. 03
    GLA vs Vertex AI公開中

    Google AI Studio (GLA) と Vertex AI の違い・使い分け。

Chapter 1

Core: Agents

4 lessons

Agent本体のライフサイクルとシステムプロンプト設計を腹落ちさせる。

  1. 01
    Static Instructions公開中

    固定文字列のシステムプロンプトで挙動を制御する。

  2. 02
    Dynamic Instructions公開中

    依存値や時刻に応じてシステムプロンプトを差し替える。

  3. 03
    Reflection公開中

    Agent自身に出力を点検させ、自己修正させる。

  4. 04
    静的型チェック公開中

    Pyrightとの組み合わせで Agent の入出力を型で守る。

Chapter 2

Dependencies

2 lessons

Agentに外部リソース (DB, HTTPクライアント, 設定) を安全に渡す DI の作法。

  1. 01
    DI入門公開中

    deps_typeとRunContextで依存値を注入する基本パターン。

  2. 02
    TestModelとの併用公開中

    DIに差し替え可能なTestModelを噛ませてユニットテストする。

🔧

コア (Core)

Function Tools・構造化出力・Gemini固有機能で実用度を一気に引き上げます。

3章 / 10レッスン

Chapter 3

Function Tools

4 lessons

Geminiに「関数を呼ばせる」ための定義・検証・リトライ。

  1. 01
    @agent.tool 基礎公開中

    Pythonの関数をそのままToolとして公開する最短パス。

  2. 02
    Pydanticバリデーション公開中

    ツール引数を型 + バリデータで守り、不正入力を弾く。

  3. 03
    ModelRetry公開中

    エラー時にAgentに自己修正させて再試行させる。

  4. 04
    Advanced Tools公開中

    戻り値型・並列実行・条件付きツールなど発展トピック。

Chapter 4

Structured Output

3 lessons

「テキストではなく構造化データを返させる」型安全な設計。

  1. 01
    output_type公開中

    Pydanticモデルを output_type に渡し、型付き結果を得る。

  2. 02
    Streamed Output公開中

    ストリーミングで部分構造を逐次受け取り、UIに流す。

  3. 03
    Union型公開中

    複数候補の出力型をUnionで定義し、分岐を表現する。

Chapter 5

Capabilities

3 lessons

Gemini固有の機能 (Web Search / Thinking / Safety Settings) を引き出す。

  1. 01
    WebSearch公開中

    Geminiの組み込み検索ツールでリアルタイム情報を引く。

  2. 02
    Thinking (Gemini 3)公開中

    thinking_levelを切り替え、推論ステップの深さを制御する。

  3. 03
    Safety Settings公開中

    安全フィルタを用途に合わせて緩める / 締める。

🚀

応用 (Advanced)

マルチモーダル入力・MCP連携・マルチエージェント協調で表現幅を広げます。

3章 / 9レッスン

Chapter 6

Multimodal Input

3 lessons

画像・PDF・YouTube URLなど、テキスト以外の入力を扱う。

  1. 01
    画像入力公開中

    ImageUrl / BinaryContentで画像をAgentに渡し解析させる。

  2. 02
    PDF解析公開中

    PDFドキュメントをそのまま入力し、構造化抽出を行う。

  3. 03
    YouTube URL 直接入力公開中

    YouTubeのURLを渡すだけで動画内容を理解させるGemini固有機能。

Chapter 7

Toolsets, MCP

3 lessons

ツール群を再利用可能にまとめ、MCPサーバーを通じて連携する。

  1. 01
    Toolset公開中

    複数ツールをクラスにまとめ、Agentに付け替え可能にする。

  2. 02
    MCPクライアント公開中

    外部MCPサーバーのツールをそのままAgentに統合する。

  3. 03
    Deferred Tools公開中

    実行を後回しにする遅延ツールでHuman-in-the-Loopを表現する。

Chapter 8

Multi-Agent

3 lessons

複数Agentの協調パターンと、Pydantic Graphによるワークフロー記述。

  1. 01
    Delegation公開中

    親Agentが子Agentに部分タスクを委譲する。

  2. 02
    Hand-off公開中

    制御を完全に別Agentに引き渡すハンドオフパターン。

  3. 03
    Pydantic Graph公開中

    状態と遷移を持つグラフでマルチステップ処理を組む。

🏭

本番運用 (Production)

観測・評価・耐久実行など、長く動かすための運用観点を整えます。

2章 / 6レッスン

Chapter 9

Observability & Evals

3 lessons

本番Agentの「見える化」と「評価」。Logfire・Pydantic Evals・LLM-Judge。

  1. 01
    Logfire公開中

    Agent実行をトレース可視化し、ボトルネックを特定する。

  2. 02
    Pydantic Evals公開中

    ゴールデンデータセットでAgent出力を継続評価する。

  3. 03
    LLM-Judge公開中

    別LLMに採点させる評価パターンとその落とし穴。

Chapter 10

Production

3 lessons

Durable Execution・UI Event Streams・A2Aで、本番クラスのシステムに乗せる。

  1. 01
    Durable Execution公開中

    途中障害から再開できる耐久実行をAgentに与える。

  2. 02
    UI Event Streams公開中

    AgentイベントをUI向けに流し、リアルタイム表示する。

  3. 03
    A2A公開中

    Agent-to-Agentプロトコルで自律エージェント同士を会話させる。

レッスン本体は順次公開予定

現在は構成と各レッスンの位置づけのみを公開しています。レッスン本体は MDX 化と Colab ノートブック整備が整い次第、Foundation チャプターから順に公開していきます。最新状況は GitHub をご覧ください。

セットアップを先に進める →プロジェクトについて