AI编码代理处理大量结构化数据时，JSON格式重复字段名会浪费token。TOON格式通过表头加行数据，减少字符和token消耗，如25条问题列表可省49%字符。选择格式需考虑数据形状和消费者，并测量实际效果，以优化代理成本。

本文介绍如何确保语言模型输出可靠的结构化数据。核心方法包括：用工具调用和JSON模式约束输出，先设计Schema而非提示词，区分语法、结构和语义错误，构建带本地修复和重试的循环，以及处理无法重试的失败。建议字段设为可空而非可选，并跟踪每次成功提取的尝试次数作为关键指标。

Genie Agents在Databricks中整合结构化与非结构化数据，通过Unity Catalog实现治理。代理以用户身份运行，继承对象权限、ABAC、行过滤和列掩码，确保数据安全。身份自动同步，文档存于Volumes并受权限控制。示例显示不同区域经理查询同一问题，结果按权限过滤，确保治理不依赖模型层。

Databricks推出Variant数据类型正式可用，支持灵活摄取半结构化数据（如JSON、XML），无需牺牲查询性能。通过Predictive Optimization的Shredding技术，自动优化字段存储和统计，读取速度比未分片快4倍，比JSON字符串快30倍。已有5000多团队使用，每月处理超5亿查询，适用于流数据和API数据，未来将扩展更多功能。

Elastic与OpenAI扩大合作，将前沿AI引入企业非结构化数据，聚焦上下文感知AI代理、代理可观测性及代理安全运营三大成果。Elasticsearch作为上下文层提升检索准确率并降低token成本；Elastic Observability整合遥测数据加速故障排查；Elastic Security通过攻击发现等能力加速威胁响应。双方深化集成，助力企业构建生产级AI应用。

TabFM 是 Google Research 发布的基础模型，专注于处理结构化表格数据，支持分类和回归任务。该模型通过上下文学习重塑表格预测，显著提升数据处理效率，并在零样本配置下超越多个传统基线模型。

本文探讨了在AI时代通过大语言模型优化（LLMO）提升品牌曝光的方法。品牌需创作高质量内容、使用结构化数据，并关注在AI回答中的出现，以适应用户对AI信息的依赖，避免流量流失。通过优化内容和提升多平台曝光，品牌能够在竞争中占得先机。

构建AI原生应用需要同时处理结构化和非结构化数据。DigitalOcean推出了统一的数据与学习层，支持PostgreSQL和MySQL高级版，简化数据管理。新版本具备快速扩展、高可用性和深度性能监控，适合高增长的AI初创企业。知识库管理非结构化数据，支持零配置生命周期，降低开发复杂性。

2026年，2X AI创新实验室发布的AI可见性指数分析了70家B2B公司在生成性AI环境中的表现。结果显示，96%的公司在AI驱动的早期发现中几乎不可见，仅4.3%的公司在买家提问时保持可见。传统营销无法满足AI代理的需求，企业需构建结构化数据和API可访问性，以提高在AI评估中的识别度。

Firecrawl现已在Vercel市场上线，帮助开发者利用结构化网页数据支持AI代理和应用。该工具能够将网页抓取为markdown、HTML或结构化数据，支持单次调用检索完整页面内容，并与动态网站互动。

OpenCLI是一个开源项目，能够将网站和聊天记录转化为命令行操作，支持微信、飞书等多种平台。用户可以通过简单命令获取结构化数据，从而提升工作效率。该工具允许在本地浏览器中直接执行命令，避免大模型推理的Token消耗，适合自动化处理和数据分析。

本文介绍了一种基于Nova模型和Strands Agents框架的智能航班变更信息识别系统。该系统通过解析航班变更邮件为结构化JSON数据，降低了人工处理成本和规则引擎维护难度。利用Bedrock AgentCore的无服务器托管和可观测性，确保系统稳定运行并实现持续优化，具备良好的扩展性，适用于多种业务场景。

文章讨论了如何优化内容以提高AI的可见性，强调结构化数据的重要性。通过合理配置robots.txt和llms.txt，确保AI能有效抓取和理解网站内容。AI搜索关注内容的清晰性和可靠性，建议创建知识端点以便AI更好地引用和理解内容。

文章讨论了如何通过Databricks平台提升文档智能化，利用AI和多代理工作流将非结构化文档转化为可搜索的结构化数据，从而提高效率、减少风险并释放团队精力。此方法适用于多个行业。

随着越来越多的人使用AI模型（如ChatGPT）搜索信息，网站需要通过结构化数据，特别是JSON-LD知识图谱，成为可信来源。本文介绍了如何使用PHP函数自动生成JSON-LD知识图谱，以帮助AI理解内容之间的关系，提升被引用的可能性。通过定义实体、构建BlogPosting架构、自动检测主题和映射文章关系，网站可以更好地与AI模型连接，增强内容的可见性和可信度。

Kumo公司推出了KumoRFM-2，这是一个专为企业关系数据设计的基础模型，能够直接处理结构化数据，无需特征工程或模型训练。该模型在多个基准测试中优于传统监督学习模型，支持自然语言查询，适用于大规模数据集，提升了预测准确性，并能应对噪声和缺失数据。

Databricks的Supervisor Agent（SA）通过多步骤推理，结合结构化和非结构化数据，提升企业任务处理效率。SA在学术检索和金融分析等知识密集型任务中表现优异，灵活架构允许用户通过简单配置优化性能，无需编写代码。SA有效分解复杂问题，整合多种数据源，提高检索和推理能力。

Mantis-AI 收购 Futura Produções，成立 Mantis Media Center，结合流媒体技术与智能层，将视频转化为结构化数据，提升运营和盈利潜力。Mantis-AI 计划融资 6500 万美元，CEO 表示此举将推动媒体行业的发展。新部门由 Edmar Moraes 领导，旨在全球扩展，整合数据与运营，打造未来媒体基础设施。