Pydantic: Data validation and settings management using Python type annotations
Documentação oficial · Docs.pydantic · citada em 30 lições
- Publicado por
- Docs.pydantic
- Domínio
- docs.pydantic.dev
- Tipo
- Documentação oficial
- Citada em
- 30 lições
Onde isto aparece
- Guardrails e revisão: limites do agente e checagem de ações críticas
- Alucinação de ferramenta: casos de teste que pegam o erro antes do cliente
- Laboratório: Agente Tributário Comparador de Regimes com Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK
- Laboratório: Agente Multi-LLM para Classificação e Conciliação Contábil com MCP
- Guardrails e validação: limites de entrada e saída para evitar falhas graves
- Nota fiscal eletrônica: leitura, validação e alerta automatizado
- Contratos de ferramenta: especificando funções, parâmetros e retornos
- Modelagem de negócio automatizada: do mapeamento ao relatório final
- Guardrails de entrada e saída: limites que o agente não pode cruzar
- Contratos de ferramenta: parâmetros, retornos e limites para agentes confiáveis
- Guardrails e validação de entrada/saída: evitando erro grosseiro antes que vire decisão
- Guardrails de entrada e saída: validando o que entra e o que sai do agente
- Fluxo de dados, comandos e aprovações: do input ao registro final
- Falhas de integração e dados: como não cair no óbvio
- Prompt, ferramenta e dados: padrões que evitam erro e retrabalho
- Guardrails: validando entrada, saída e ações irreversíveis
- Laboratório: Orquestração Multiagente com Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK e MCP em Python
- Laboratório: API de IA Conversacional com Anthropic e OpenAI em Python, FastAPI e Pydantic
- Checklist de operação: o que nunca pode faltar em um fluxo multiagente
- Prompt de sistema, ferramentas e casos de teste: a base de um agente confiável
- Revisão de código, prompts e contratos: não confie só na IA
- Horizontal ou vertical? Estratégias reais para escalar IA
- Debug prático: tracing, casos de teste e revisão de execução
- Erros comuns: do bad request ao hallucination
- Consumo de voz e vídeo: ElevenLabs e HeyGen na mesma API
- Serviço interno com FastAPI: uma API de IA para os outros departamentos consumirem
- Ferramentas e contratos: como a IA chama funções externas
- Padrões de orquestração: Agents, MCP e ferramentas
- Fluxo ponta a ponta: do input humano ao output estruturado
- Requests, respostas e contratos: a base de toda integração de IA
