用LangChain写Agent，工具调用总卡在JSON解析上，有啥好办法？

这个问题其实挺常见的，LangChain里用PydanticOutputParser或者直接上OpenAI的function calling会稳不少，别让模型裸写JSON。我自己的经验是给工具参数加严格schema约束，再配合output_parser做一层校验，基本能拦住大部分格式错误。CrewAI在这块也没魔法，底层还是靠模型，真要兜底可以考虑用instructor这种库自动重试修复。另外温度调到0对tool call格式帮助挺大的，你可以试试。

用LangChain的structured output或者Pydantic parser试试，比让模型裸奔JSON靠谱不少。我一般会开个fallback chain，解析失败就把原始输出丢给一个小模型重新格式化，比纯try-catch重试省心。CrewAI底层其实也依赖类似机制，换框架不一定能根治，关键还是约束输出格式。

这个坑我太熟了，刚开始用LangChain做Agent的时候也被JSON解析折磨得够呛。后来发现单纯靠few-shot和调temperature其实治标不治本，模型该抽风还是抽风。我的做法是在工具调用外面包一层解析器，用json5或者pydantic先做宽松解析，能救回不少缺括号、多逗号的情况，实在不行再用正则抠关键字段。另外OpenAI的function calling其实比让模型自己吐JSON稳很多，如果用的是支持tool call的模型，尽量走原生接口而不是自己拼prompt。至于换CrewAI，它底层还是依赖模型输出结构化内容，格式问题一样存在，只是封装得好一点，别指望它能魔法般解决。真要优雅兜底，可以考虑用instructor或者outlines这类库做constrained decoding，从生成层面限制格式。不过话说回来，加个重试加日志，观察一下模型到底在什么情况下翻车，往往比换框架更实用。

我后来用结构化输出功能，让模型直接返回符合pydantic模型的格式，LangChain里可以绑定response_format，比手动解析稳多了。CrewAI对格式容错确实好点，但底层还是靠模型听话，换个框架不能根治。建议加个正则先提取json块，再用json_repair库修一下，基本能兜住大部分残缺情况。

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