demo10：结构化输出（Structured output）

GitHub 源码：demo10-structured-output 在某些情况下，我们可能希望 Agent 以特定格式来返回输出。本示例是 Python 课件 「结构化输出 Structured output」的 TypeScript 版：

• responseFormat：LangChain.js 通过 createAgent 的 responseFormat 参数配置 结构化输出（对应 Python 的 response_format）；
• toolStrategy：使用人工工具调用来生成结构化输出，适用于任何支持工具调用的模型 （对应 Python 的 ToolStrategy）；
• structuredResponse：结构化结果放在返回状态的 structuredResponse 字段 （对应 Python 的 result["structured_response"]）。

1. 环境变量

复用项目根目录 .env 的默认模型配置：

OPENAI_API_KEY=你的API_KEY
OPENAI_BASE_URL=https://你的OpenAI兼容接口/v1
MODEL=模型名称

注意：toolStrategy 依赖工具调用能力，模型必须支持 function calling。 若模型支持原生 JSON Schema 输出（如 OpenAI gpt-4o 系列），可改用 providerStrategy(ContactInfo)，由服务商原生结构化输出能力保证格式。

2. 运行

在 ai-agent-langgraph-demo 目录执行：

pnpm demo10

执行类型检查：

pnpm typecheck:demo10

3. Python 与 TypeScript API 对照

功能	Python	TypeScript
定义输出格式	class ContactInfo(BaseModel)（Pydantic）	z.object({ name: z.string(), ... })（zod）
配置结构化输出	response_format=ToolStrategy(ContactInfo)	responseFormat: toolStrategy(ContactInfo)
原生 JSON Schema 策略	ProviderStrategy(ContactInfo)	providerStrategy(ContactInfo)
读取结构化结果	result["structured_response"]	result.structuredResponse

4. 工作原理

1. ContactInfo 用 zod 定义 name、email、phone 三个字段；
2. toolStrategy(ContactInfo) 把该 schema 注册成一个隐藏的结构化输出工具， Agent 完成推理后由模型发起一次对该工具的调用，参数即结构化数据；
3. Agent 把工具参数解析、校验后写入 result.structuredResponse；
4. Demo 从一段自然语言联系人介绍中提取姓名、邮箱、电话， 并以 JSON 形式打印，验证输出符合 ContactInfo 结构。

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