到2026年，开发AI代理的开发者面临可靠性问题，因为LLM的输出不符合预期的格式，特别是JSON。本文提出结构化输出作为解决方案，利用Pydantic模型和约束解码来确保代理返回有效、类型化的数据。对于无法使用结构化输出的场景，建议使用带有JSON模式和模式验证的重试循环来维护代理管道的完整性。 AI
影响 通过确保一致、有效的数据输出，增强了AI代理管道的健壮性和可靠性。
排序理由 文章描述了提高AI代理可靠性的技术解决方案，重点关注实现细节和代码示例。
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<h1> Structured Outputs in 2026: How to Make AI Agents Return Valid JSON, Every Time </h1> <p>Your agent worked in the demo. Then, in production, it returned this:<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight json"><code><span class="p">{</span><span…