Một dự án mã nguồn mở gần đây giới thiệu việc tích hợp AI agent với FastAPI và Pydantic đã khơi mào một cuộc thảo luận quan trọng về các thực hành tốt nhất trong phát triển Python năm 2025. Dự án Tech Trends Agent, được thiết kế như một tài nguyên học tập để xây dựng hệ thống đa agent, đã trở thành tâm điểm để các nhà phát triển chia sẻ những hiểu biết về các mẫu kiến trúc Python hiện đại.
Dự án này minh họa cách tạo ra một giao diện giống ChatGPT sử dụng các AI agent để lấy tin tức công nghệ thông qua nhiều nguồn khác nhau bao gồm Brave Browser, Hacker News, và các repository xu hướng trên GitHub. Mặc dù được thiết kế như một demo giáo dục, codebase đã tạo ra những phản hồi có giá trị về các thực hành phát triển sẵn sàng cho production.
 |
|---|
| Ảnh chụp màn hình repository GitHub của dự án Tech Trends Agent , minh họa cấu trúc và những đóng góp từ cộng đồng |
Mối quan tâm về cấu trúc mã và kiến trúc
Phản hồi từ cộng đồng đã làm nổi bật một số lĩnh vực mà mã demo khác biệt so với các tiêu chuẩn production. Các vấn đề chính bao gồm các kiểu trả về API không nhất quán, với một số endpoint trả về dictionary trong khi những endpoint khác sử dụng các Pydantic schema thích hợp hoặc các đối tượng JSONResponse. Sự không nhất quán này có thể dẫn đến việc tạo tài liệu kém và các thách thức về bảo trì.
Cuộc thảo luận cũng đề cập đến các mẫu trao đổi dữ liệu giữa các agent. Thay vì truyền các dictionary thô với các trường tùy ý, các nhà phát triển khuyến nghị sử dụng các mô hình Pydantic có kiểu để có cấu trúc và xác thực tốt hơn. Cách tiếp cận này cung cấp các giao diện rõ ràng hơn và giảm các lỗi runtime tiềm ẩn.
Các Thực Hành Tốt Nhất Được Nêu Bật:
- Sử dụng các schema Pydantic nhất quán cho việc trả về API thay vì kết hợp dictionary/JSONResponse
- Triển khai các model có kiểu dữ liệu cho việc trao đổi dữ liệu agent thay vì sử dụng dictionary thô
- Cấu trúc các view thành các module logic thay vì đặt tất cả endpoint trong main.py
- Tận dụng Pydantic xuyên suốt ngăn xếp ứng dụng để đảm bảo an toàn kiểu dữ liệu
- Thiết kế các giao diện rõ ràng giữa các thành phần hệ thống khác nhau
Vai trò của Pydantic trong phát triển Python hiện đại
Một cuộc thảo luận phụ thú vị đã nổi lên về việc áp dụng rộng rãi Pydantic trong các ứng dụng Python. Một số nhà phát triển, đặc biệt là những người có nền tảng Java, đã đặt câu hỏi liệu việc thấy các kiểu Pydantic trong toàn bộ ứng dụng có phải là thực hành phù hợp hay không.
Pydantic thường bị hiểu nhầm, và các nhà phát triển không quen thuộc với typesafe-python thích đưa ra những lời chỉ trích về nó. Nhưng cách mà bạn nên nghĩ về nó là về cơ bản nó là một sự thay thế cho hệ thống kiểu tích hợp trong bối cảnh dữ liệu như một dataclass.
Sự đồng thuận của cộng đồng ủng hộ việc sử dụng Pydantic một cách rộng rãi, từ các mô hình SQL Alchemy đến các phản hồi API. Mẫu này đảm bảo an toàn kiểu trong môi trường động của Python trong khi cung cấp các giao diện serialization và validation nhất quán.
So sánh framework AI và các lựa chọn thay thế
Cuộc thảo luận mở rộng để so sánh các framework AI Python khác nhau. Pydantic AI nhận được lời khen ngợi cho bộ tính năng toàn diện của nó vượt ra ngoài structured output, bao gồm serialization cuộc trò chuyện, khả năng gọi tool, và hỗ trợ testing thông qua LLM client mocking.
Các framework khác được đề cập bao gồm Instructor cho structured output, Outlines cho constrained generation với hỗ trợ vLLM backend, và BAML như một lựa chọn thay thế mới hơn với các tính năng testing nâng cao. Mỗi công cụ phục vụ các trường hợp sử dụng khác nhau trong bối cảnh phát triển AI đang phát triển nhanh chóng.
Các Framework AI Python Chính Được Đề Cập:
- Pydantic AI: Framework AI toàn diện với khả năng tuần tự hóa cuộc hội thoại, gọi công cụ và hỗ trợ kiểm thử
- Instructor: Tập trung vào việc tạo ra đầu ra có cấu trúc
- Outlines: Tạo sinh có ràng buộc với hỗ trợ backend vLLM
- BAML: Giải pháp thay thế mới hơn với các tính năng kiểm thử nâng cao
- vLLM: Công cụ suy luận mã nguồn mở cho các LLM cục bộ và từ xa
Tài nguyên học tập và khoảng trống tài liệu
Một số thành viên cộng đồng đã yêu cầu thêm tài liệu học tập, đặc biệt là các slide từ bài thuyết trình gốc và tài liệu dự án rõ ràng hơn. Điều này làm nổi bật một thách thức chung trong không gian phát triển AI - nhu cầu về các tài nguyên giáo dục toàn diện để thu hẹp khoảng cách giữa mã thử nghiệm và các hệ thống sẵn sàng cho production.
Tác giả đã cam kết xuất bản tài liệu thuyết trình và cải thiện tài liệu, thể hiện bản chất hợp tác của việc học tập mã nguồn mở trong cộng đồng AI.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh cách chia sẻ mã thử nghiệm, ngay cả với những hạn chế được thừa nhận, có thể tạo ra những hiểu biết có giá trị từ cộng đồng về các thực hành tốt nhất và mẫu kiến trúc trong phát triển Python hiện đại.
Tham khảo: Tech Trends Agent