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系列目标 ：30 天从 LangChain 入门到企业级部署 今日任务 ：掌握 PydanticOutputParser + RetryOutputParser → 构建高可靠结构化输出链 → 让 Agent 返回标准 JSON 对象！ 🎯 一、为什么需要“带重试的结构化输出”？ 在 Day 6 中，我们用 PydanticOutputParser 让 AI 输出合法 JSON。 但现实是： 即使加了格式指令，大模型偶尔仍会“跑偏” ： 多了 Markdown 代码块（```json） 字段名拼错（“user_name” 写成 “username”） 返回一段解释文字而非纯 JSON 如果直接解析，程序会崩溃 ❌。 解决方案 ： ✅ RetryOutputParser + PydanticOutputParser = 自动重试 + 自动修复 LangChain 会在解析失败时， 自动把错误信息反馈给 LLM，让它重新生成 ，直到成功或达到最大重试次数。 🧱 二、核心组件介绍 表格 组件 作用 PydanticOutputParser 定义期望结构 + 生成格式指令 + 解析输出 RetryOutputParser 包装 parser，支持自动重试 RunnableParallel / LCEL 将 parser 集成到 Chain 或 Agent 中 💡 今天我们将构建一个“用户意图识别器”，要求 AI 从自然语言中提取： class UserIntent ( BaseModel ): action: Literal [ “order” , “refund” , “inquiry” ] product: str confidence: float

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🛠️ 三、动手实践：构建带自动重试的结构化输出链 步骤 1：定义 Pydantic 模…

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