让 AI 生成结构化数据（JSON）是做自动化、写 Agent 时最常见的需求，也是翻车率最高的环节——要么字段名不统一，要么多一段解释文字，要么直接给你 Python dict 而不是 JSON。我踩了不少坑，总结出 3 个稳的办法。
第 1 招：把格式要求写进 Prompt 末尾，并给一个完整示例。 很多人只在 Prompt 里写一句「输出 JSON」，AI 就自由发挥了。正确做法是给一个目标样例：{"title": "标题", "tags": ["a","b"], "summary": "一句话"}，并明确「只输出 JSON，不要任何解释、不要 markdown 代码块」。给样例比说一百遍「严格」都管用，因为模型本质是在模仿你给的格式。
第 2 招：用接口自带的「结构化输出」参数，而不是靠 Prompt 硬憋。 现在主流模型接口基本都支持 response_format / json_schema 这类参数，让模型在生成时就被约束在 schema 里——字段只多不少、类型不跑偏，几乎不会再出现缺字段或夹带文字的情况。这是最省事、最稳的一招，能上就上。
第 3 招：拿到结果先做字段校验，不合格就自动重试。 哪怕前两招都做了，偶发还是会出问题。所以我一定加一层兜底：解析失败就带着错误信息重试一次，第二次基本都能过。别让一个坏 JSON 直接流进下游，把整个流程搞挂。
三招组合下来，我的自动化里结构化输出成功率从七成提到了接近 100%。顺序建议：能上结构化参数就上（第2招），不行再靠样例约束（第1招），最后一定加校验重试兜底（第3招）。
