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结构化输出与函数调用：您的代理应该使用哪种？
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文讨论了现代语言模型系统中结构化输出与函数调用的架构差异。结构化输出适用于数据转换和标准化，确保高一致性；而函数调用则用于动态决策和外部交互，适合需要实时信息或执行操作的场景。选择合适的方法可以提高系统的可靠性、降低延迟和成本。理解这两者的区别对构建高效的自主代理至关重要。
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关键要点
- 现代语言模型系统中，结构化输出和函数调用是两种主要机制。
- 结构化输出适用于数据转换和标准化，确保高一致性。
- 函数调用用于动态决策和外部交互，适合需要实时信息或执行操作的场景。
- 选择合适的方法可以提高系统的可靠性、降低延迟和成本。
- 结构化输出通过语法约束解码，确保输出符合预定义的模式。
- 函数调用依赖于指令调优，允许模型在需要时选择工具并生成参数。
- 在数据转换、提取或标准化时，应优先选择结构化输出。
- 在需要与外部世界交互或动态决策时，应选择函数调用。
- 结构化输出通常在单次生成中解决，成本更低，延迟更小。
- 函数调用可能导致多次往返，增加延迟和成本，且输出不稳定。
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延伸问答
结构化输出和函数调用有什么主要区别？
结构化输出适用于数据转换和标准化，确保高一致性；而函数调用用于动态决策和外部交互，适合需要实时信息的场景。
在什么情况下应该使用结构化输出？
当目标是纯数据转换、提取或标准化时，应优先选择结构化输出。
函数调用的主要用途是什么？
函数调用主要用于外部交互、动态决策和获取模型当前缺失的信息。
选择结构化输出的好处是什么？
选择结构化输出可以提高系统的可靠性，降低延迟和成本，确保输出符合预定义的模式。
使用函数调用时可能面临哪些风险？
函数调用可能导致多次往返，增加延迟和成本，且输出不稳定，可能需要复杂的错误处理机制。
如何决定使用结构化输出还是函数调用？
如果需要外部数据或执行操作，选择函数调用；如果只是解析或转换数据，选择结构化输出。
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