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。

本文介绍如何构建自定义执行器，以管理代理对话生命周期，集成结构化输出和路由分发。通过定义数据模型、配置多路路由和实现业务逻辑，实现记忆管理和灵活响应，构建复杂的 AI 系统。

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。

Parsr是AXA开发的开源文档解析工具，支持PDF、图像、DOCX等格式，能够将文档转换为结构化输出（如JSON、Markdown）。它专注于文档清理和层次重建，提取文本、段落、表格和元数据，适用于搜索归档和发票提取等场景，并支持本地和私有环境部署。

Microsoft.Extensions.AI 通过结构化输出将大模型的自由文本转换为强类型 JSON，确保业务集成的可靠性。其核心功能包括 JSON Schema 约束输出、自动生成 Schema、支持嵌套对象和流式输出，适用于多种企业场景。

Nathan Fulton指出，开源AI面临基础设施问题，开发者常误认为OpenAI是唯一支持结构化输出的模型。为此，IBM推出Mellea库，旨在改善开源AI的开发体验，减少对大型提示的依赖，提升性能。Mellea强调逐步处理任务，促进开源AI与传统软件的结合，缩小与商业平台的差距。

结构化输出为AI提供了秩序，LangChain简化了多模态输入（文本、图像、音频等）的处理，提升了工作效率和一致性，便于API连接。

构建AI模型时，控制输出比生成文本更具挑战性。结构化输出确保响应符合预定义格式（如JSON），便于程序处理。LangChain提供模式绑定和withStructuredOutput()等工具，简化结构化生成，确保一致性和可靠性，对开发者集成AI响应至关重要。

大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成方面表现优异，但其非确定性输出对精确结果的应用构成挑战。本文探讨如何结合Pydantic数据验证库与LLM框架，以确保可靠的结构化输出。通过文本转SQL项目，展示Pydantic如何强制结构并验证LLM响应，从而将自然语言请求转换为有效的SQL查询。

结合传统代码与大型语言模型（LLMs）可以提高系统的可靠性与创造力。通过使用多个专用代理来降低复杂性，结构化输出有助于减少错误。代理控制信息检索，以实现动态工作流，优化令牌使用、速度和质量。有效的代理系统应关注复杂性阈值、结构化输出和精心设计的提示。

在使用Anthropic的Claude模型进行自动化工作流时，获取一致格式的输出较为复杂。尽管Claude在对话中表现良好，但缺乏请求结构化数据的选项。通过创建工具规范并强制模型使用，可以实现一致的结构化输出。本文介绍了如何使用Zod库定义输入模式，并通过示例分析用户评论中的不当内容，以实现自动化工作流。

Perplexity推出Sonar系列大型语言模型，提供实时互联网信息访问，克服传统模型的局限。Sonar和Sonar Pro分别适用于简单和复杂查询，支持结构化输出和内置引用，确保信息准确性和透明性，助力开发者构建创新应用。

对话应用通常使用大型语言模型（LLMs）生成纯文本响应，但生成结构化输出（如JSON、XML或CSV）更为重要，尤其在与其他应用集成时。Pydantic是一个强大的Python库，能够通过定义模式提取所需字段，将非结构化文本转换为结构化数据。结合Pydantic和LangChain，可以确保数据的准确性和清晰性，便于集成。

RAG（检索增强生成）通过连接外部数据源，克服了大型语言模型（LLMs）的知识局限，提供最新信息。RAG分为基于文档和基于功能两种类型，前者适用于静态数据，后者处理实时数据。基于功能的RAG系统需要专门的LLMs，以执行复杂任务并生成结构化输出，从而提升数据处理和响应生成能力。