Tager: JsonOutput 到 Tools Intro

2026-07-07   1456 words   ~3 mins
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Tager: JsonOutput 到 Tools Intro

从 JSON Object 到 Tools：大语言模型工程接口的演进

为什么需要结构化输出

OpenAI 文档中有一句适合作为本章开场的话：

“JSON is one of the most widely used formats in the world for applications to exchange data.”

这句话的关键点是：JSON 不是为了大语言模型发明的，它本来就是现代软件系统之间交换数据的通用格式。Web API、数据库中间层、前后端通信、配置文件、日志系统、消息队列，都大量依赖 JSON。问题在于，大语言模型原本输出的是自然语言文本，而不是程序可以稳定消费的数据对象。

早期 LLM 应用的典型形态是：

应用程序发送 prompt
        ↓
模型返回一段自然语言
        ↓
应用程序尝试解析这段自然语言

这在聊天场景中没有问题，但在工程系统中会很脆弱。因为下游程序真正需要的是字段、类型、枚举、数组、对象，而不是“看起来像答案”的文本。

例如一个信息抽取任务，用户希望从简历中抽取：

{
  "name": "Alice",
  "email": "[email protected]",
  "years_of_experience": 5,
  "skills": ["Python", "React", "SQL"]
}

如果模型返回：

姓名是 Alice，邮箱是 [email protected]，大概有 5 年经验，技能包括 Python、React 和 SQL。

人类当然能读懂，但程序不能稳定消费。程序要继续做正则、字符串切割、异常处理、补字段、类型转换。这样一来，LLM 的输出就没有真正进入软件系统的“类型世界”。

因此，结构化输出的第一层价值是：把模型输出从“人读的文本”转成“程序读的数据”。

OpenAI 官方文档对 Structured Outputs 的定义是：让模型生成始终符合开发者提供的 JSON Schema 的响应，从而避免遗漏必需字段或生成无效枚举值。它列出的优势包括类型安全、可程序化检测拒绝、更少依赖强提示词来维持格式一致性。

参考来源：OpenAI Structured Outputs 文档

从 JSON Object 到 Tools 的完整演进图

可以把整条演进线压缩成七个阶段：

阶段 1：Natural Language Output
  模型返回自由文本。
  适合聊天，不适合程序消费。

阶段 2：Prompt-only JSON
  用 prompt 要求模型输出 JSON。
  解决部分格式问题，但不稳定。

阶段 3：JSON Mode
  平台保证输出是 valid JSON。
  解决 parseability，但不保证业务 schema。

阶段 4：Structured Outputs / JSON Schema
  平台保证 schema adherence。
  输出成为类型安全的数据对象。

阶段 5：Tools / Function Calling
  模型不只是返回数据，而是请求外部动作。
  JSON Schema 成为函数参数契约。

阶段 6：ReAct-style Tool Use
  推理与行动交替。
  Tool result 成为 observation。

阶段 7：Agent Loop
  多轮感知、决策、工具调用、反馈和终止。
  系统从问答模型变成任务执行体。

这条路线可以用一句话概括：

JSON Object 是数据格式。
JSON Schema 是数据契约。
Structured Outputs 是生成时结构保证。
Tools 是动作契约。
Agent Loop 是围绕动作契约展开的执行系统。

参考来源：OpenAI Structured Outputs、OpenAI Function Calling、Gemini Structured Outputs vs Function Calling、ReAct 论文

三类能力的边界对比

能力 解决的问题 输出对象 是否执行外部动作 典型场景
JSON Mode 保证输出是合法 JSON JSON 文本 否 简单结构化返回
Structured Outputs 保证输出符合 JSON Schema 类型安全对象 否 信息抽取、分类、UI 生成、结构化报告
Tools / Function Calling 让模型请求外部能力 工具调用请求 是，由 runtime 执行 查数据库、搜索、代码执行、调用业务 API
Agent Loop 多步执行与反馈修正 多轮 tool call + tool result 是 复杂任务执行、自动化办公、代码修改、数据分析

关键区别是：

Structured Outputs:
  控制最终回答的形状。

Tools:
  控制模型请求动作的形状。

Agent Loop:
  控制动作、观察、再决策的过程。

参考来源：Gemini Structured outputs vs function calling、OpenAI Structured Outputs：function calling vs response_format、OpenAI Function Calling

HomeWork

  1. 调用任意模型, 返回一个固定的Json Schema
  2. 制作 Read / Write / Update / List 三个工具, 并且验证使用
  3. 尝试基于以上四个工具, 实现一个最小版本的 Agent
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