rigging

用 pydantic 强类型约束 LLM 输出，少写胶水代码

rigging 是一个轻量级 LLM 交互框架，基于 Python 和 pydantic 构建，底层通过 litellm 统一对接多家模型服务。它要解决的问题是：直接调用各家 LLM API 时，参数格式、返回结构、流式处理和工具调用方式各不相同，导致业务代码被供应商细节污染。rigging 用 pydantic 模型把输入输出强类型化，让开发者用声明式方式定义提示、结构化输出和工具调用，框架负责解析、校验与重试。核心能力包括：统一的多模型调用接口、基于 pydantic 的结构化输出解析、函数/工具调用编排、流式响应处理，以及面向 agent 场景的轻量封装。它不追求大而全的编排平台，而是把 LLM 交互这一层做薄，方便嵌入已有 Python 项目。