weather_agent.py

Agent mit mehreren Tools (Geocoding + Wetter-API), die das LLM verkettet aufruft, um Fragen wie “Wetter in London und Wiltshire?” zu beantworten.

Für wen: Lernen, wie Tool-Ketten und externe APIs eingebunden werden.

So nutzt du es

Lauffähige Python-Beispiele: Datei herunterladen, pip install pydantic-ai und mit gesetztem API-Key ausführen. Gut kommentierter Einstieg in typsichere Agenten.

Im Detail

weather_agent.py ist ein Lernbeispiel aus dem offiziellen pydantic-ai-Repository und zeigt, wie ein LLM mehrere Tools nacheinander verkettet: Zuerst wird ein Ort per Geocoding-API in Koordinaten übersetzt, anschließend eine Wetter-API mit diesen Koordinaten abgefragt – bei mehreren Orten wiederholt sich das Muster automatisch. Der Mehrwert liegt nicht im fertigen Produkt, sondern im Verständnis: Sie sehen, wie Tool-Definitionen, Rückgabewerte und Fehlerfälle sauber typisiert werden. Für Einsteiger in agentenbasierte Systeme ist das konkreter als reine Dokumentation, weil der komplette Ablauf inklusive API-Anbindung sichtbar ist. Wer eigene Multi-Tool-Agenten bauen will, findet hier ein direkt kopierbares Grundgerüst.

Praxis-Tipp

Testen Sie den Agenten mit einer Frage wie „Wie ist das Wetter in London und in Wiltshire?“ und beobachten Sie im Log, wie beide Tool-Aufrufe nacheinander ausgeführt werden.

Siehe auch

• bank_support.py
• sql_gen.py
• pydantic_model.py

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: pydantic/pydantic-ai

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