第07章：智能体（3）-北京尧图网络

7、Agent的高级用法3结构化输出结构化输出是Agent的核心功能之一它允许Agent以特定、可预测的格式返回数据而不是传统的自然语言响应。通过结构化输出开发者可以直接获得 Pydantic模型、 JSON对象或数据类等结构化数据这些数据能够被应用程序直接使用无需复杂的解析过程。7.1 模型 vs Agent的结构化输出对比第06章已经介绍过结构化输出当时的重点是与模型对象的绑定这里与Agent的结构化输出做对比7.2 结构化输出的4种策略LangChain的create_agent()函数自动处理结构化输出的全过程。用户只需通过 “response_format”参数设置期望的输出模式Schema。当模型生成结构化数据时系统会自动捕获、验证并将结果存储在Agent状态的 structured_response 键中。def create_agent( ... response_format: Union[ ToolStrategy[StructuredResponseT], ProviderStrategy[StructuredResponseT], type[StructuredResponseT], None, ] )create_agent函数中的response_format参数支持四种不同的策略设置方式① ProviderStrategy使用模型提供商的原生结构化输出功能实现结构化输出。这里所说的“原生结构化输出”指的是大语言模型LLM提供商通过其API直接提供的、在模型响应阶段就强制保证输出格式符合预定规范的能力这种能力能够在模型生成内容的源头确保结构化准确性。适用于支持原生结构化输出的模型比如OpenAI、Anthropic Claude或xAI Grok等。from langchain.agents import create_agent from dotenv import load_dotenv from langchain.agents.structured_output import ProviderStrategy from langchain.chat_models import init_chat_model from pydantic import BaseModel, Field import os load_dotenv(overrideTrue) from rich import print as rprint AICODE_KEY os.getenv(AICODE_KEY) AICODE_URL os.getenv(AICODE_URL) #定义模型 model init_chat_model( model gpt-5.5, api_key AICODE_KEY, base_url AICODE_URL, ) class ContractInfo(BaseModel): 用户的联系方式 name:str Field(description用户的姓名) email:str Field(description用户的邮箱) phone:str Field(description用户的电话) agent create_agent( modelmodel, response_formatProviderStrategy(ContractInfo) ) responseagent.invoke({ messages:[{ role:user,content:从以下信息中提取用户信息小明的邮箱是2806242786qq.com 电话是10042115487 }] }) rprint(response)② ToolStrategy对于不支持原生结构化输出的模型LangChain采用“ToolStrategy”工具调用的方式实现结构化输出。此策略兼容绝大多数支持工具调用的现代模型其核心原理是动态创建一个虚拟工具该工具的输入参数对应着期望的数据结构。当模型需要生成最终答案时系统会引导模型调用这个虚拟工具从而间接产生符合要求的结构化数据。举例from langchain.agents import create_agent from dotenv import load_dotenv from langchain.chat_models import init_chat_model from pydantic import BaseModel, Field from langchain.agents.structured_output import ToolStrategy import os from rich import print as rprint load_dotenv(overrideTrue) AICODE_KEY os.getenv(AICODE_KEY) AICODE_URL os.getenv(AICODE_URL) #定义模型,调用的是ChatDeepseek() 必须关闭思考 modelinit_chat_model( modeldeepseek:deepseek-v4-pro, extra_body{thinking: {type: disabled}}, ) class ContractInfo(BaseModel): 用户的联系方式 name:str Field(description用户的姓名) email:str Field(description用户的邮箱) phone:str Field(description用户的电话) agent create_agent( modelmodel, response_formatToolStrategy(ContractInfo) ) responseagent.invoke({ messages:[{ role:user,content:从以下信息中提取用户信息小明的邮箱是2806242786qq.com 电话是10042115487 }] }) rprint(response)③ type / AutoStrategy官方没有在参数列表或官方文档列出这种策略但阅读源码可以看到。responseFormat ( ToolStrategy[SchemaT] | ProviderStrategy[SchemaT] | AutoStrategy[SchemaT] ) Union type for all supported response format strategies.当我们直接传入一个定义类型时LangChain会自动包装为AutoStrategy触发自动选择策略如果模型支持原生结构化输出如OpenAI、Anthropic Claude或xAI Grok则优先使用 ProviderStrategy否则使用ToolStrategyfrom langchain.agents import create_agent from dotenv import load_dotenv from langchain.chat_models import init_chat_model from pydantic import BaseModel, Field from langchain.agents.structured_output import AutoStrategy import os from rich import print as rprint load_dotenv(overrideTrue) AICODE_KEY os.getenv(AICODE_KEY) AICODE_URL os.getenv(AICODE_URL) #定义模型,调用的是ChatDeepseek() 必须关闭思考 modelinit_chat_model( modeldeepseek:deepseek-v4-pro, extra_body{thinking: {type: disabled}}, ) class ContractInfo(BaseModel): 用户的联系方式 name:str Field(description用户的姓名) email:str Field(description用户的邮箱) phone:str Field(description用户的电话) agent create_agent( modelmodel, response_formatAutoStrategy(ContractInfo) ) responseagent.invoke({ messages:[{ role:user,content:从以下信息中提取用户信息小明的邮箱是2806242786qq.com 电话是10042115487 }] }) rprint(response)特别注意在LangChain 1.0及以上版本中直接传递模式如response_formatContactInfo不再支持必须显式使用ToolStrategy或ProviderStrategy。经过测试目前LangChain 1.2版本还可使用。④ None默认配置表示不以结构化输出以自然语言响应用户问题。总结在实际大模型Agent开发场景中如果使用到了结构化输出推荐使用 “ToolStrategy”策略所以后续重点介绍这种策略方式结构化输出。

第07章：智能体（3）

相关推荐

MiniMax-H3 Turbo LoRA ComfyUI精简版实测：音视频同步生成终于不用折腾了

Muse Glimmer：消费级硬件上跑300亿参数，本地AI代理迎来真·可用时代

告别复杂eSIM配置！MiniLPA：3分钟轻松掌握跨平台eSIM管理终极指南 [特殊字符]

更多资讯

YOLOv13改进策略【卷积层篇】| CVPR2024 UniRepLKNet Block，大核感受野的可重参数化卷积

YOLOv13改进策略【卷积层篇】| CVPR2023 DCNv3 可变形卷积，采样点第三次进化

YOLOv13改进策略【卷积层篇】| 2024 MobileNetV4 UIB 万能倒残差，一块卷积通吃轻量微结构

使用 Rube MCP 自动化 Aero Workflow：awesome-claude-skills 中 aero-workflow-automation Skill 实战指南

DGCharts（Charts 5.x）iOS/tvOS/macOS 图表库完全指南：从安装集成到八大图表实战

security-audit-skill HTTP 协议与身份认证安全审计指南：从请求分帧到 mTLS 的系统化狩猎方法

今日更新

MATLAB+Yalmip+CPLEX实战：综合能源系统优化调度全流程解析

I3C比I2C快10倍？RK3576实战：速率、DTS配置与混合总线避坑指南

字符串转对象：JSON.parse、new Function与URLSearchParams

本周精选

如何彻底离线使用 Laya-CoreML：Hugging Face 下载、缓存机制与 local_files_only 详解

基于1Panel 部署MySQL MCP 服务：TaoToken 统一 Key 接入与 config.toml 配置实战

崇州园区营销网站建设避坑指南：5大注意事项保备案安全

本月热门

基于YOLO的焊缝缺陷检测：从数据标注到工业部署全流程实践

分布式服务的决策记录

创业产品的首版范围

读完文章，想聊聊您的网站？