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Agent 调用 fetch_order，参数为 order_id: "ORD-739241"。Schema 接受了它 —— 三个字母、一个连字符、六位数字，完全符合模式。工具返回了 404。Agent 开始含糊其辞，生成了 "ORD-739242" 并再次调用，又得到一个 404，接着又生成了 "ORD-739243"。你的仪表盘记录了三次成功的工具调用和三次干净的 Schema 校验。客户在等待。在追踪记录的某个地方，安全栈的每一层都报告为绿色，而模型正在全速虚构标识符。

团队认为 Schema 拦截了错误。Schema 确实拦截了它能拦截的东西：形状（shape）。它检查了参数是否为字符串，是否匹配正则表达式，以及必填字段是否存在。Schema 无法检查 ORD-739241 是否对应数据库中的真实订单，因为 Schema 根本不知道数据库的存在。这种差距 —— 句法上的合理性与语义上的正确性之间 —— 正是大多数生产环境工具调用 bug 的所在地，而且这种失败非常隐蔽，唯一的信号就是客户的困惑。

当你的备用路由（fallback route）第一次在生产环境中触发时，绝不是发现两个供应商对你的 schema 定义存在分歧的好时机。在两个客户端配置中，JSON Schema 看起来完全一样。验证器对两个输出都通过了。下游代码按名称读取字段并获取一个值。接着，账单总额以数字字符串而非整数的形式出现，或者长度为一的列表以纯对象而非单元素数组的形式到达，一段已经正常运行了六个月的代码路径会静默地返回错误答案。

结构化输出引人入胜之处在于它消除了一类错误——无法解析的 JSON、幻觉字段、缺失的键——因此让人感觉它彻底解决了解析问题。实际上它所做的是将解析问题向上移动了一层，从词法分析器（lexer）移到了类型系统，在那里问题变得更难被察觉。两个供应商可以都遵循 JSON Schema，但仍然产生不可互换的输出，因为在这个生态系统的角落里，“遵循”至少有四种不同的含义，而你的 schema 并没有指明你想要哪一种。