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title: "结构化输出 (Structured Output)"
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created: 2026-06-10
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updated: 2026-06-10
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type: concept
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tags: [llm, structured-output, pydantic, json-schema]
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sources: [raw/articles/pydantic-three-piece-suite-2026.md]
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# 结构化输出 (Structured Output)
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> 让 LLM 生成符合预定义 schema 的 JSON/对象，而非自由格式文本。是从"自然语言回复"到"可编程 API"的关键桥梁。
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## 核心挑战
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LLM 的输出是概率性的——同样的 prompt 跑 100 次，结构会**漂移**（字段名变化、多了字段、类型错误、None 值）。
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## 解决方案层次
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| 方案 | 适用场景 | 代表工具 |
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|------|---------|---------|
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| 单次校验 | 简单结构化输出 | Instructor, Pydantic `model_validate` |
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| 可观测校验 | 需要监控漂移趋势 | [[logfire|Logfire]] + trace |
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| 类型约束 Agent | 多步推理 + tool 调用 | [[pydantic-ai|Pydantic AI]] |
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## 从"事后校验"到"事前约束"
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传统：LLM 输出 → model_validate → 错了 → 重试
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[[pydantic-ai|Pydantic AI]]：Agent 定义时类型已写入 tool schema → LLM 按 schema 输出 → 自动校验 → 出错框架层重试
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## 三配置升级（零成本）
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```python
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model_config = {
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"strict": True, # 空字符串不会变 0
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"extra": "forbid", # LLM 多塞字段立刻报
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"frozen": True, # 模块间传递防篡改
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}
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```
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## 参考
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- [[pydantic-ai|Pydantic AI]]
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- [[type-safety-in-agents|Agent 类型安全]]
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- [[drift-detection|漂移检测]]
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