各位同事，各位技术爱好者，大家好！ 今天，我们聚焦一个在现代软件开发中日益凸显的重要议题：如何通过高度结构化的方式，定义和管理复杂的工具输出要求。特别是在构建微服务、API网关、AI代理、数据处理管道等系统时，工具或服务之间的数据交换往往涉及深层嵌套、多种类型并存，甚至带有条件逻辑的复杂结构。面对这种复杂性，传统的字符串解析、字典操作或简单的JSON Schema定义往往力不从心，容易导致代码脆弱、难以维护、且错误频发。 幸运的是，Python生态系统为我们提供了一个卓越的解决方案：Pydantic。而今天，我们的主题将更深入一步，探讨如何利用Pydantic的“自定义Pydantic Schemas”能力，特别是其对复杂嵌套结构的支持，来定义高度结构化的工具输出要求。我将以编程专家的视角，为大家带来一场深入浅出的讲座。 引言：为何需要高度结构化的工具输出？ 想象一下，你正在开发一个AI助手，它需要执行一系列复杂的任务。这些任务可能包括调用外部API、进行数据分析、甚至与用户进行交互。每次执行完一个步骤，AI助手都需要返回一个“执行结果”或“下一步指令”。如果这些结果只是简单的文本，那 …
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