PydanticAI

typed agent loop、structured output、model交換、tool・durable execution・observabilityの現行実装境界を、Python系frameworkのprovider mappingへ反映する。

Enterprise AI Core / implementation / interoperability / governance / audit / operability。Pydantic validationの存在とLLMの真偽・安全性を分離する。

現行Pydantic AI公式DocsがAgent・typed output・model/provider・tool・durability・instrumentationを何と記載しているか。

• source_class=official project documentation; exact_title=Pydantic AI; author/org=Pydantic; canonical_url=https://pydantic.dev/docs/ai/overview/ publication/update/access_date=current docs accessed 2026-09-13 JST; version/release/tag/commit/API revision=current documentation（固定package release/tagはページ上で未固定）; supporting_locator=Overview / What are you building? / typed output / Durable execution / Instrumentation（Python AI SDK、typed end-to-end agent loop、model interface、tools、structured output、Temporal等のdurable execution、OpenTelemetry/Logfireの記述。pip install pydantic-aiの導入例）; evidence_label=VERIFIED_SPEC+PRODUCT_VOLATILE; relation=support+limit
• source_class=author-maintained implementation documentation; exact_title=pydantic-ai agent guide; author/org=Pydantic; canonical_url=https://github.com/pydantic/pydantic-ai/blob/main/docs/agent.md publication/update/access_date=current main branch accessed 2026-09-13 JST; version/release/tag/commit/API revision=main（commit未固定）; supporting_locator=Introduction / Agent components / Running Agents / structured output validation / graph iteration / retries（Agentのinstructions・tools・structured output・dependency・model settings、run/run_sync/stream/iter、Pydantic validationとretryの説明）; evidence_label=OSS_PRACTICE+PRODUCT_VOLATILE; relation=support+context

• ESTABLISHED: 公式資料は、Pydantic AIをPython SDKとして、typed agent loop、model/provider差し替え、tools、structured output、agent graph、streaming、durable execution連携、OpenTelemetry instrumentationの実装要素として記載している。
• NOT_ESTABLISHED: schema/型検証が事実性・意味的正しさ・認可・prompt injection耐性・外部side effect安全性を保証すること、全provider/model/versionで同一挙動になること、production SLOやtenant可用性は確立していない。

型に適合した誤情報、retryによる重複tool call、model/providerの拒否差、durable再実行時のside effect、traceに記録されない情報が残る。公式Docsの「every model」「runs everywhere」等は設計意図・provider表現として扱い、全model実証へ広げない。

Python/package version、model adapterとmodel ID、provider資格情報・契約・地域、optional Temporal/DBOS/Prefect/Restate等のruntime、Logfire/OTel backend、MCP/tool権限、state/traceの保持・削除。

OSS/Python official docs + PRODUCT_VOLATILE。install/exampleは実装入口で、認証済みtenant・外部書込み・durable recovery実測は未実施。

公式Docsのvalidation・instrumentation記述はAPI機能の証拠。特定業務の精度、安全率、durable SLO、cost/latencyの独立再現benchmarkはこのPacketで確認しておらずUNKNOWN。

Security=schema validationをauthorizationの代替にしない。Privacy=prompt・tool・state・traceのPII境界を設定。Audit=agent/model/version、tool、validation/retry、state、approvalを相関。Cost=LLM・retry・durable backend・observabilityを含める。Operability=version pin、idempotency、timeout、resume/rollback、provider failureを試験。

「Pydantic AIの公式資料は、型付きPython agent loop、tools、structured output、複数model接続、streaming・durable execution・instrumentationを実装要素として示す。型検証やdurabilityの記載は、LLMの真偽・認可・外部action安全性・全providerの同一性を保証しない。」

Python framework mappingへ、typed controlとsemantic verificationを別列で渡す。次回は固定release/tag・provider matrix・durable retry semantics・trace schema・license/support・公開issue/incidentを補い、危険toolを使わない再現TEST_PROFILEを作る。

current package release/commit、provider別feature parity、schema適合後のsemantic error、durable exactly-once相当性、trace data boundary、tenant/region availability、実業務benchmark。

「typed」「validated」「durable」を正しさ・安全性・exactly-once・SLAへ読み替えない。Docs sampleやREADME claimだけで本番採用を閉じない。 UNIT_CLOSE_STATUS: INDIVIDUAL_BOUNDED_CLOSE / EVIDENCE_RECORDED / UNKNOWN_PRESERVED

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PydanticAI V1/V2 distinction preserved; typed validation is not semantic or authorization assurance; durable execution is not exactly-once external-side-effect assurance; security claims require patched version/configuration; independent production evidence UNKNOWN.

All UNKNOWN/PRODUCT_VOLATILE/provider- or organization-specific limits from authority/audit remain open unless explicitly closed by the audited handoff.