把 Pydantic AI 放进工作流：搭配工具与交接要点
先说清楚它是什么：Pydantic AI 属于「智能体与自动化」方向的开源项目，Pydantic 团队推出的类型安全智能体框架。
单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。
推荐组合：Pydantic AI + Tabby
Tabby 的定位是：可自托管的开源代码补全服务。两者分工可以是：Pydantic AI 负责「发票与单据提取」这一步，Tabby 负责开发集成与脚本处理。
工作流步骤
- 明确交付物和验收标准，例如：低置信度字段留空。
- 准备输入：一批 PDF 发票或收据，先去掉敏感信息。
- 在 Pydantic AI 中执行核心步骤（提示词见下文）
- 把结果交给 Tabby 做下一步处理，或从 Tabby 取得所需材料。
- 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
- 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。
发票与单据提取
适用情况：手头有一批 PDF 发票或收据时。
从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号，输出为表格；任何字段识别置信度低时留空并标红，不要猜测。
验收标准：低置信度字段留空。
交接时最容易出问题的地方
- 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
- 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
- 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
- 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。
如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 Instructor 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。
更多可以试的用法
线索整理流程
输入：每天从表单收到的客户咨询。
搭建一个流程：新表单提交后，AI 判断咨询类型（报价 / 售后 / 合作 / 其他），提取联系人和需求摘要写入表格，报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。
交付前确认：不确定的情况进入人工。
知识库问答机器人
适用情况：手头有一批产品文档和 FAQ 时。
用这些文档搭建问答机器人：回答只基于文档，找不到答案时回复「这个问题我需要转给同事」，并记录未解决问题供每周补充文档。
交付前确认：答不出时不编造。
竞品信息周报
适用情况：手头有 5 个竞品的公开网站或博客时。
每周一自动抓取这些竞品页面的更新，让 AI 对比上周内容，输出「新增功能 / 价格页面变化 / 新发布文章」三段摘要，并附原始链接。
交付前确认：每条变化都附链接。
常见问题：调用外部系统失败
增加重试和失败通知，记录请求参数便于排查。
常见问题：智能体陷入循环
设置最大步数和超时，关键步骤改为固定工作流。
常见问题：输出格式不稳定
要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。
概念补充：触发器
启动流程的事件，如新邮件、定时、表单提交。
概念补充：人工审批节点
在关键动作前暂停等待人确认，防止误操作。
适合人群：销售
销售可以用 Pydantic AI 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。
写在最后
本文基于 Pydantic AI 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Pydantic AI 的数据处理条款，再决定能否使用。