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magentic
magentic 将大语言模型调用嵌入 Python 函数，通过提示词装饰器和类型声明返回结构化输出，并可把模型查询、工具调用与普通 Python 逻辑组合成智能体系统。
magentic 能做什么
magentic 将大语言模型调用嵌入 Python 函数，通过提示词装饰器和类型声明返回结构化输出，并可把模型查询、工具调用与普通 Python 逻辑组合成智能体系统。
- AI应用后端搭建
- 知识库与智能体应用搭建
如何使用 magentic
把模型生成结果转换为指定数据结构
准备输入
- 需要生成的内容要求和目标字段定义。
- Python 环境及已配置的模型服务。
操作步骤
- 安装 magentic 并配置模型服务，使用 Pydantic 定义目标字段及类型。
- 用 @prompt 定义提示词函数，将输入变量写入模板，并将返回类型设为目标结构。
- 调用函数获得结果，检查字段值与任务事实是否一致，再交给后续程序使用。
预期交付物
- 符合目标结构、仍需内容核查的模型生成结果。
类型声明和结构化输出约束不能验证字段事实；调用装饰器函数会把模板与输入发送给所配置的模型，需先检查可发送的数据范围。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估magentic
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
