待验证50% 置信事实精确时间
在LLM应用场景中，Pydantic常被用作结构化输出的校验层，模型返回的JSON先经过模型验证再交给下游工具执行。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证工具调用的基本原理是模型识别需要外部能力的场景，输出结构化的函数调用请求（通常为JSON格式），由外部系统执行后返回结果给模型继续推理77% 相似待验证LLM工具调用（Tool Calling/Function Calling）是大模型的一种能力：模型按照预设的JSON Schema生成结构化的工具调用请求，由外部代码执行后将结果回传给模型，模型再基于结果继续推理。76% 相似待验证当前主流 LLM 智能体并非直接执行代码或 SQL，而是由模型输出结构化文本（通常是 JSON），声明要调用的函数和参数，再由宿主程序解析执行。75% 相似待验证模型迁移时需重点验证工具调用是否稳定触发、JSON输出是否符合预定schema、边界与异常输入处理是否退化73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1106658MCP
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