Всем привет, сегодня я расскажу вам о том, как делать можно делать агентов с помощью Pydantic AI.Начнем с простых примеров в виде вызова LLM , а затем постепенно будем усложнять задачу, создавая более сложного агента. Начиная от простой валидации данных на выходе, заканчивая хайповым MCP протоколом. Читать далее
Model Context Protocol (MCP) — это унифицированный протокол взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Spring AI предоставляет очень простой декларативный подход для добавления любых инструментов в контекст LLM с помощью MCP. Мы рассмотрим несколько простых примеров по созданию MCP-клиента и MCP-сервера. Читать далее
Последние месяцы Model Context Protocol (MCP) — буквально из каждого утюга. YouTube, Twitter, конференции, доки — все жужжат:MCP — это прорыв, новый стандарт дебага, интеграция AI в тесты нового поколения и прочее.Звучит круто. Но, как это часто бывает, — всё сложно, перегружено и на птичьем языке.В этой статье — простой, честный взгляд на MCP: без зауми, с примерами и аналогиями, которые реально помогают врубиться в тему. Читать далее
Pydantic is a data validation and settings management using Python type hinting. In affected versions passing either `'infinity'`, `'inf'` or `float('inf')` (or their negatives) to `datetime` or `date` fields causes validation to run forever with 100% CPU usage (on one CPU). Pydantic has been patched with fixes available in the following versions: v1.8.2, v1.7.4, v1.6.2. All these versions are available on pypi(https://pypi.org/project/pydantic/#history), and will be available on…