โครงการโอเพ่นซอร์สล่าสุดที่แสดงการผสานรวม AI agent กับ FastAPI และ Pydantic ได้จุดประกายการถกเถียงที่สำคัญเกี่ยวกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการพัฒนา Python ในปี 2025 โครงการ Tech Trends Agent ที่ออกแบบมาเป็นแหล่งเรียนรู้สำหรับการสร้างระบบ multi-agent ได้กลายเป็นจุดสนใจสำหรับนักพัฒนาในการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบสถาปัตยกรรม Python สมัยใหม่
โครงการนี้แสดงให้เห็นวิธีการสร้างอินเทอร์เฟซคล้าย ChatGPT ที่ใช้ AI agents เพื่อดึงข่าวเทคโนโลยีผ่านแหล่งต่างๆ รวมถึง Brave Browser, Hacker News และ GitHub trending repositories แม้ว่าจะตั้งใจให้เป็นการสาธิตเพื่อการศึกษา แต่โค้ดเบสนี้ได้สร้างข้อเสนอแนะที่มีค่าเกี่ยวกับแนวปฏิบัติการพัฒนาที่พร้อมใช้งานจริง
 |
|---|
| ภาพหน้าจอของ GitHub repository สำหรับโครงการ Tech Trends Agent ที่แสดงโครงสร้างและการมีส่วนร่วมจากชุมชน |
ข้อกังวลเรื่องโครงสร้างโค้ดและสถาปัตยกรรม
ข้อเสนอแนะจากชุมชนเน้นหลายพื้นที่ที่โค้ดสาธิตแตกต่างจากมาตรฐานการใช้งานจริง ประเด็นสำคัญรวมถึงประเภทการส่งคืนของ API ที่ไม่สอดคล้องกัน โดยบาง endpoints ส่งคืน dictionaries ในขณะที่อื่นๆ ใช้ Pydantic schemas หรือ JSONResponse objects ที่เหมาะสม ความไม่สอดคล้องนี้อาจนำไปสู่การสร้างเอกสารที่ไม่ดีและความท้าทายในการบำรุงรักษา
การถกเถียงยังได้สัมผัสถึงรูปแบบการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง agents แทนที่จะส่ง dictionaries ดิบที่มีฟิลด์ตามอำเภอใจ นักพัฒนาแนะนำให้ใช้ typed Pydantic models เพื่อโครงสร้างและการตรวจสอบที่ดีกว่า แนวทางนี้ให้อินเทอร์เฟซที่ชัดเจนกว่าและลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในขณะรันไทม์
แนวปฏิบัติที่ดีที่เน้นย้ำ:
- ใช้ Pydantic schemas ที่สอดคล้องกันสำหรับการส่งคืน API แทนการผสมผสาน dictionaries/JSONResponse
- ใช้ typed models สำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล agent แทนการใช้ dictionaries แบบดิบ
- จัดโครงสร้าง views ให้เป็นโมดูลที่มีตรรกะแทนการวางทุก endpoints ใน main.py
- ใช้ประโยชน์จาก Pydantic ตลอดทั้ง application stack เพื่อความปลอดภัยของ type
- ออกแบบ interfaces ที่ชัดเจนระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ของระบบ
บทบาทของ Pydantic ในการพัฒนา Python สมัยใหม่
การถกเถียงที่น่าสนใจได้เกิดขึ้นเกี่ยวกับการนำ Pydantic มาใช้อย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชัน Python นักพัฒนาบางคน โดยเฉพาะผู้ที่มาจากพื้นฐาน Java ได้ตั้งคำถามว่าการเห็น Pydantic types ทั่วทั้งแอปพลิเคชันเป็นแนวปฏิบัติที่เหมาะสมหรือไม่
Pydantic มักถูกเข้าใจผิด และนักพัฒนาที่ไม่คุ้นเคยกับ typesafe-python ชอบพยายามวิจารณ์มัน แต่วิธีที่คุณควรคิดเกี่ยวกับมันคือมันเป็นการทดแทนระบบประเภทในตัวในบริบทของข้อมูลเช่น dataclass
ฉันทามติของชุมชนสนับสนุนการใช้ Pydantic อย่างกว้างขวาง ตั้งแต่ SQL Alchemy models ไปจนถึง API responses รูปแบบนี้ช่วยให้มั่นใจในความปลอดภัยของประเภทในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกของ Python ในขณะที่ให้อินเทอร์เฟซการ serialization และ validation ที่สอดคล้องกัน
การเปรียบเทียบ AI Framework และทางเลือกอื่น
การถกเถียงขยายไปสู่การเปรียบเทียบ Python AI frameworks ต่างๆ Pydantic AI ได้รับคำชมสำหรับชุดคุณสมบัติที่ครอบคลุมนอกเหนือจาก structured output รวมถึง conversation serialization, ความสามารถ tool-calling และการสนับสนุนการทดสอบผ่าน LLM client mocking
frameworks อื่นๆ ที่กล่าวถึงรวมถึง Instructor สำหรับ structured output, Outlines สำหรับ constrained generation ที่มีการสนับสนุน vLLM backend และ BAML เป็นทางเลือกใหม่ที่มีคุณสมบัติการทดสอบที่ปรับปรุงแล้ว เครื่องมือแต่ละตัวให้บริการกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันในภูมิทัศน์การพัฒนา AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว
เฟรมเวิร์ก AI ของ Python ที่สำคัญที่กล่าวถึง:
- Pydantic AI: เฟรมเวิร์ก AI ที่ครอบคลุมพร้อมฟีเจอร์การจัดเก็บข้อมูลการสนทนา การเรียกใช้เครื่องมือ และการสนับสนุนการทดสอบ
- Instructor: เน้นการสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง
- Outlines: การสร้างแบบจำกัดเงื่อนไขพร้อมการสนับสนุน backend ของ vLLM
- BAML: ทางเลือกใหม่ที่มีฟีเจอร์การทดสอบที่ปรับปรุงแล้ว
- vLLM: เครื่องมือ inference แบบโอเพนซอร์สสำหรับ LLM ทั้งในเครื่องและระยะไกล
แหล่งเรียนรู้และช่องว่างในเอกสาร
สมาชิกชุมชนหลายคนขอสื่อการเรียนรู้เพิ่มเติม โดยเฉพาะสไลด์จากการนำเสนอต้นฉบับและเอกสารโครงการที่ชัดเจนกว่า สิ่งนี้เน้นให้เห็นความท้าทายทั่วไปในพื้นที่การพัฒนา AI - ความจำเป็นในแหล่งข้อมูลการศึกษาที่ครอบคลุมซึ่งเชื่อมช่องว่างระหว่างโค้ดทดลองและระบบที่พร้อมใช้งานจริง
ผู้เขียนได้ให้คำมั่นที่จะเผยแพร่เนื้อหาการนำเสนอและปรับปรุงเอกสาร แสดงให้เห็นลักษณะการทำงานร่วมกันของการเรียนรู้แบบโอเพ่นซอร์สในชุมชน AI
การถกเถียงนี้เน้นย้ำว่าการแบ่งปันโค้ดทดลอง แม้จะมีข้อจำกัดที่ยอมรับ สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าของชุมชนเกี่ยวกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดและรูปแบบสถาปัตยกรรมในการพัฒนา Python สมัยใหม่
อ้างอิง: Tech Trends Agent