Es gibt kein Pydantic AI-spezifisches Paket, und Sie brauchen auch keines. Pydantic AI macht mit aus einer Funktion ein validiertes Tool, also kapseln Sie den echten -Python-Client in eine typisierte Funktion und der Agent kann USDC senden, Rechnungen begleichen und Wallets lesen. Das funktioniert mit OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq und jedem anderen Pydantic AI-Provider, weil das Tool die HTTP API aufruft und nicht das Modell. Zahlungen werden auf Base abgewickelt.

Installieren Sie Pydantic AI und das Kern-SDK. Zwei Schlüssel.

Es gibt kein blockchain0x Pydantic AI-Paket hinzuzufügen. Sie installieren Pydantic AI (Python 3.10+) und das echte blockchain0x-Kern-SDK und schreiben dann die Funktion unten. Das ist die gesamte Abhängigkeitsliste.

pip install pydantic-ai blockchain0x

export OPENAI_API_KEY=sk-...
export BLOCKCHAIN0X_API_KEY=sk_test_...   # sk_test_ = Base Sepolia, sk_live_ = Base mainnet

OPENAI_API_KEY (oder das Äquivalent für welchen Anbieter Sie verwenden). BLOCKCHAIN0X_API_KEY ist ein sk_test_ Testnet- oder sk_live_ Hauptnetzschlüssel von Ihrem Dashboard; der Client liest ihn aus der Umgebung. Wenn Ihr Agent auch Geld erhält, benötigt der Webhook-Handler zusätzlich BLOCKCHAIN0X_WEBHOOK_SECRET.

Bestätigen Sie eingehende Zahlungen mit einem signierten Webhook.

Wenn Ihr Agent auch USDC erhält, bestätigen Sie es mit dem Webhook anstelle von Abfragen. Der Verifizierungshelfer wird im Node SDK bereitgestellt; in einem Python-Dienst überprüfen Sie manuell gegen das dokumentierte HMAC. Wenn Sie typisierte Ereignisse möchten, definieren Sie Ihr eigenes Pydantic-Modell und verwenden Sie model_validate_json den Rohkörper, nachdem die Signatur überprüft wurde - die Typisierung liegt bei Ihnen. Beispiel für FastAPI unten.

import hmac, hashlib, os, time
from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException

app = FastAPI()
SECRET = os.environ["BLOCKCHAIN0X_WEBHOOK_SECRET"].encode()

@app.post("/webhooks/payment")
async def receive(request: Request):
    raw = await request.body()  # RAW bytes - do not parse first
    sig = request.headers.get("X-Blockchain0x-Signature", "")
    ts = request.headers.get("X-Blockchain0x-Timestamp", "")
    parts = dict(p.split("=", 1) for p in sig.split(",") if "=" in p)
    t, v1 = parts.get("t", ts), parts.get("v1", sig)
    want = hmac.new(SECRET, t.encode() + b"." + raw, hashlib.sha256).hexdigest()
    if not hmac.compare_digest(want, v1) or abs(time.time() - int(t)) > 300:
        raise HTTPException(status_code=401)
    if request.headers.get("X-Blockchain0x-Event-Type") == "payment.received":
        await trigger_followup()  # USDC landed - run the next step
    return {"ok": True}

Der Algorithmus ist HMAC-SHA256 über den String t.rawBody, ein konstanter Vergleich und ein 300-Sekunden-Wiederholungsfenster. Lesen Sie den Rohkörper über await request.body(), niemals request.json() re-serialisiert, da dies die Bytes ändert, die die Signatur abdeckt. Die gelieferten Ereignisse sind payment.received, payment.sent, wallet.deployed und webhook.test; schränken Sie den X-Blockchain0x-Event-Type-Header ein, um zu verzweigen.

Fünf Pydantic AI-spezifische Fallen, die zu vermeiden sind.

Die starke Typisierung von Pydantic AI erfasst die meisten Integrationsfehler an der Grenze; dies sind die wenigen, die durchrutschen.