.NET+AI | Agent | 结构化输出（10）
内容提要
MAF 通过 Microsoft.Extensions.AI 提供结构化输出，确保 Agent 返回强类型业务对象，支持流程驱动与企业系统对接。其核心功能包括自动生成 Schema、流式与嵌套对象适配，简化数据处理，避免字符串解析。MAF 负责状态管理，MEAI 负责轻量调用。
关键要点
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MAF 依托 Microsoft.Extensions.AI 提供结构化输出，确保 Agent 返回强类型业务对象。
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结构化输出能直接映射业务对象，避免脆弱的字符串解析。
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RunAsync<T>() 是默认首选，自动生成 Schema 并返回强类型结果。
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流式、嵌套对象、国产模型都能通过少量配置完成适配。
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MAF 负责状态管理，MEAI 负责轻量调用。
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客服工单分类、审批助手、数据分析等场景均可利用结构化输出。
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两种提取路径：非泛型方式和泛型方式，推荐使用泛型方式。
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流式获取和复杂对象处理需注意最佳实践，避免模型漂移。
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国产模型适配时需设置 useJsonSchemaResponseFormat: false，并提供完整 JSON 示例。
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MAF 与 MEAI 分工明确，前者管状态，后者管轻量调用。
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总结强调 MAF 的结构化输出让 Agent 与业务系统直接对接，提供强类型体验。
延伸解读
结构化输出的优势
MAF 的结构化输出确保了 Agent 返回强类型业务对象，这一特性不仅提高了类型安全性，还能有效避免因字符串解析带来的潜在错误。通过直接映射业务对象，企业可以更快速地实现与系统的对接，提升工作效率。
最佳实践与注意事项
在使用流式获取和复杂对象处理时，建议遵循最佳实践，避免模型漂移。特别是在定义复杂对象时，应一次性完整定义，减少后续修改带来的风险。此外，使用国产模型时需特别注意配置，以确保兼容性。
MAF与MEAI的分工
MAF 和 MEAI 的分工非常明确，MAF 负责状态管理，而 MEAI 则专注于轻量调用。这种分工使得企业在使用时可以根据具体需求选择合适的工具，优化资源配置，提高系统的整体性能。
延伸问答
MAF 的结构化输出有什么优势？
MAF 的结构化输出确保 Agent 返回强类型业务对象，避免脆弱的字符串解析，能够直接与企业系统对接。
如何使用 RunAsync<T>() 方法？
使用 RunAsync<T>() 方法时，无需预先配置，直接调用即可自动生成 JSON Schema 并返回强类型结果。
MAF 和 MEAI 的主要分工是什么？
MAF 负责状态管理和复用，而 MEAI 负责轻量调用，二者分工明确。
在什么场景下可以利用结构化输出？
结构化输出可用于客服工单分类、审批助手和数据分析等场景。
如何适配国产模型？
适配国产模型时需设置 useJsonSchemaResponseFormat: false，并提供完整的 JSON 示例。
流式获取和复杂对象处理有哪些最佳实践？
流式获取时应完成流后再反序列化，避免边流边反序列化，以防模型漂移。
