Pydantic-AI项目中Amazon Nova模型在Bedrock平台上的工具模式限制解析

背景概述

在Pydantic-AI项目与AWS Bedrock服务集成过程中，开发者发现使用Amazon Nova系列基础模型时存在特定的JSON Schema限制。这些限制主要影响工具调用(tool-calling)和结构化输出(structured output)功能的实现。

核心问题分析

Amazon Nova模型对JSON Schema有着严格的验证要求：

1. 顶层Schema必须为对象类型("type": "object")
2. 仅允许包含三个特定字段：type、properties和required
3. 明确禁止使用$defs等常见Schema定义字段

这种限制与Pydantic自动生成的完整JSON Schema存在兼容性问题，特别是当Schema中包含嵌套类型定义时，系统会自动生成的$defs字段会导致API调用失败。

技术解决方案探讨

现有模式转换机制

Pydantic-AI项目已为其他平台实现了类似的Schema转换逻辑：

• OpenAI适配器通过_OpenAIJsonSchema处理特殊转换
• Gemini适配器实现了Schema精简逻辑

针对Nova的适配方案

建议采用分层处理策略：

1. 工具调用层适配

class NovaToolSchemaGenerator(GenerateToolJsonSchema):
    def generate(self, tool: Tool) -> Dict[str, Any]:
        schema = super().generate(tool)
        # 实施Nova特定的转换逻辑
        return self._transform_for_nova(schema)

2. 结构化输出层处理 对于输出类型定义，需要实现模型级的Schema转换器，在请求发送前对输出Schema进行合规性处理。

3. 运行时检测机制 建议增加模型类型检测，当识别到Nova系列模型时自动启用转换逻辑。

最佳实践建议

1. 临时解决方案 对于急需使用的情况，可以通过自定义schema_generator实现基本功能：

@agent.tool_plain(schema_generator=NovaToolSchemaGenerator)
def custom_tool(param: Model):
    ...

2. 长期架构建议 考虑将BedrockModel拆分为：

• 基础通信层（处理API交互）
• 模型适配层（处理不同模型的特殊要求）

影响范围评估

该问题不仅影响Amazon Nova系列模型，同样存在于部分部署在Bedrock上的Llama模型。值得注意的是，Anthropic的Claude模型不受此限制影响。

结论

处理不同AI模型对JSON Schema的差异化要求是LLM应用开发中的常见挑战。Pydantic-AI项目正在逐步完善多模型支持架构，开发者在使用特定模型时应注意查阅相关文档并测试Schema兼容性。对于Bedrock平台上的Nova模型，建议等待官方适配或按照本文方案实现自定义转换逻辑。