两个模型对同一结构化输出 Schema 的不同理解
两个大模型供应商可能都遵循同一个 JSON Schema，但生成的输出却无法互换 —— 这种差异通常在你第一次触发备选路由时显现。
结构化输出并非经过验证的输出
JSON 模式和受限解码只能保证 LLM 响应的形状，而非其含义。本文探讨了为什么通过 Schema 检查只是正确性工作的开始，以及语义验证真正的归宿。
流式结构化输出：为什么你的解析器会在第 47 个 Token 处卡住
Token 流式传输与结构化输出在架构上是相互矛盾的。天真的 try/catch JSON.parse 循环复杂度为 O(n²)，is_complete 布尔值是个谎言，而部分枚举则是 Delete 工具在 DeleteIfEmpty 上误触发的原因。
流式 JSON 解析器：Token 与类型化对象之间的鸿沟
JSON.parse 是全量或全无的，但 LLM 的 Token 流并非如此。为什么流式结构化输出是 API 和 SDK 必须共同解决的设计难题，以及一个真正的部分解析器必须具备哪些功能。
生产环境中的结构化输出可靠性：为什么 JSON 模式并非契约
JSON 模式保证了合法的语法 —— 但不能保证正确的答案。本文深入剖析了摧毁生产级 AI 流水线的三种故障模式，并介绍了一个能真正捕获这些问题的三层验证架构。
LLM 作为通用协议翻译器：无人规划却悄然兴起的中间件模式
团队正在使用 LLM 作为运行时协议翻译器来桥接不兼容的 API 和遗留格式。本文介绍了使其安全的架构、使其危险的失效模式，以及判断何时真正适用的决策框架。
JSON 模式救不了你：生产环境 LLM 系统中的结构化输出故障
生产环境中的 LLM 结构化输出会以四种截然不同的方式失败，而 JSON 模式只能捕获其中一种。本文将详细解析语法、模式、语义和分布层面的故障，并介绍能够应对这四种故障的验证栈。
结构化生成：提升生产环境中 LLM 输出的可信度
大多数基于 LLM 的应用都潜伏着一个静默 Bug：脆弱的 JSON 解析。结构化生成——包括受限解码、JSON Schema 强制执行和验证三明治（validation sandwich）——是防止一整类生产故障的基础架构层。
生产环境中的结构化输出：让 LLM 返回可靠的 JSON
在生产环境中让 LLM 返回有效的、符合 Schema 的 JSON 比看起来要难。本文将探讨受限解码、验证层和 Schema 设计决策如何相互作用，以及每种方法的局限性。