如何避免90%的Agentic输入错误：Schema设计实战指南

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你是否曾因AI Agent返回格式错乱的数据而头疼？是否经历过因输入验证缺失导致的生产事故？本文将通过Agentic项目的Schema设计实践，教你如何构建健壮的输入验证系统，让你的AI应用从此告别"格式错误"的烦恼。

读完本文你将掌握：

• 3种核心Schema构建模式及其适用场景
• Zod与JSON Schema的无缝转换技巧
• 复杂嵌套结构的验证策略
• 生产级错误处理最佳实践

为什么Schema设计是Agentic开发的基石

在AI Agent系统中，输入验证的重要性远超传统应用。当你的Agent需要处理来自LLM的不可预测输出时，一个设计良好的Schema能起到"防火墙"作用，有效拦截格式错误、类型不匹配等问题。

Agentic项目的核心验证模块位于packages/core/src/schema.ts，它提供了一套完整的类型安全保障机制。通过分析该文件，我们可以发现Schema系统主要解决了三个关键问题：

1. 类型一致性：确保LLM输出符合预期的数据结构
2. 错误隔离：在数据进入业务逻辑前捕获异常
3. 开发效率：通过TypeScript类型推断减少手动类型定义

Schema设计的核心组件解析

Agentic的Schema系统采用分层设计，主要由三个核心模块协同工作：

1. Schema基础定义

packages/core/src/schema.ts中定义了Schema的基础接口：

export type Schema<TData = unknown> = {
  /** JSON Schema定义 */
  readonly jsonSchema: types.JSONSchema
  /** 验证函数 */
  readonly validate?: types.ValidatorFn<TData>
  /** 内部标记符号 */
  [schemaSymbol]: true
  /** 类型推断标记 */
  _type: TData
}

这个接口巧妙地将JSON Schema规范与TypeScript类型系统结合，同时通过schemaSymbol实现了自定义类型识别。

2. Zod与JSON Schema的桥梁

Agentic使用packages/core/src/zod-to-json-schema.ts实现Zod schema到JSON Schema的转换：

export function zodToJsonSchema(schema: z.ZodType): types.JSONSchema {
  return omit(
    zodToJsonSchemaImpl(schema, { $refStrategy: 'none' }),
    '$schema', 'default', 'definitions', 'description', 'markdownDescription'
  )
}

这种转换是双向的，既可以将Zod类型编译为JSON Schema供LLM理解，也能将JSON数据验证为TypeScript类型。

3. 结构化输出解析器

packages/core/src/parse-structured-output.ts提供了强大的容错解析能力，即使LLM返回格式不完美的JSON，也能智能修复：

export function parseStructuredOutput<T>(
  value: unknown,
  outputSchema: ZodType<T>
): T {
  // 实现逻辑包含模糊解析、错误修复和类型验证
}

该解析器能处理常见的JSON格式问题，如缺少引号、多余逗号等，大大提高了Agent系统的健壮性。

三种实用Schema设计模式

根据不同的应用场景，Agentic推荐三种Schema设计模式，每种模式都有其适用场景和实现方式。

1. 基础类型验证模式

适用于简单的参数验证，如API调用的基本参数检查：

import { z } from 'zod';
import { createSchemaFromZodSchema } from './schema';

// 定义Zod schema
const UserInputSchema = z.object({
  query: z.string().min(3, "查询字符串不能少于3个字符"),
  limit: z.number().int().min(1).max(100),
  filter: z.enum(['all', 'active', 'archived']).optional()
});

// 转换为Agentic Schema
const agenticSchema = createSchemaFromZodSchema(UserInputSchema);

这种模式的优势在于简洁直观，适合大多数简单场景。完整实现可参考packages/core/src/schema.ts中的createSchemaFromZodSchema函数。

2. 嵌套结构验证模式

当处理复杂数据结构时，嵌套Schema能提供更精细的验证控制：

// 地址子Schema
const AddressSchema = z.object({
  street: z.string(),
  city: z.string(),
  zipCode: z.string().regex(/^\d{5}$/, "无效的邮编格式")
});

// 包含嵌套结构的主Schema
const UserProfileSchema = z.object({
  id: z.string().uuid(),
  name: z.string(),
  addresses: z.array(AddressSchema),
  preferences: z.object({
    notifications: z.boolean(),
    theme: z.enum(['light', 'dark', 'system'])
  })
});

Agentic的解析器会递归验证整个结构，任何层级的错误都会被精确定位。相关实现可查看packages/core/src/parse-structured-output.ts中的parseObjectOutput函数。

3. 动态Schema组合模式

对于需要动态调整的验证规则，可以使用Schema组合模式：

import { asSchema, createSchema } from './schema';

// 基础产品Schema
const BaseProductSchema = z.object({
  id: z.string(),
  name: z.string(),
  price: z.number().positive()
});

// 根据产品类型动态添加验证规则
function createProductSchema(type: 'physical' | 'digital') {
  if (type === 'physical') {
    return BaseProductSchema.extend({
      weight: z.number().positive(),
      dimensions: z.object({
        length: z.number(),
        width: z.number(),
        height: z.number()
      })
    });
  } else {
    return BaseProductSchema.extend({
      downloadUrl: z.string().url(),
      fileSize: z.number().positive()
    });
  }
}

这种模式特别适合电商、内容管理等需要处理多种实体类型的场景。

生产级错误处理策略

即使有了完善的Schema设计，错误处理仍然是不可忽视的一环。Agentic提供了多层次的错误防护机制：

1. 安全解析模式

使用safeParseStructuredOutput而非直接parse，在不抛出异常的情况下捕获错误：

import { safeParseStructuredOutput } from './parse-structured-output';

const result = safeParseStructuredOutput(jsonString, UserSchema);
if (!result.success) {
  // 优雅处理错误
  console.error('解析失败:', result.error);
  // 可以返回友好提示给LLM，要求重新生成符合格式的数据
}

2. 错误修复机制

packages/core/src/parse-structured-output.ts中实现了强大的JSON修复功能：

import { jsonrepair } from 'jsonrepair';

// 修复常见的JSON格式问题
const repairedJson = jsonrepair(invalidJsonString);

该功能能处理诸如缺少引号、多余逗号、未闭合括号等常见问题，大幅提高系统容错能力。

3. 错误信息优化

为了便于调试和用户理解，Agentic对错误信息进行了优化处理：

// 将Zod错误转换为更友好的格式
import { fromZodError } from 'zod-validation-error';

try {
  // 验证逻辑
} catch (err) {
  if (err instanceof z.ZodError) {
    const friendlyError = fromZodError(err);
    // 输出用户友好的错误信息
  }
}

Schema设计最佳实践总结

经过对Agentic源码的深入分析，我们总结出以下Schema设计最佳实践：

1. 优先使用Zod定义Schema

Zod提供了更丰富的类型定义能力和更友好的开发体验，同时通过packages/core/src/zod-to-json-schema.ts可以轻松转换为JSON Schema。

2. 合理使用可选字段

不要过度使用optional()，明确必填字段能提高数据质量。对可能缺失的字段，考虑使用default()提供合理默认值。

3. 限制嵌套层级

虽然Agentic支持深层嵌套结构，但建议控制在3层以内，过深的嵌套会降低性能并增加调试难度。

4. 为复杂结构添加描述

通过.describe()方法为Schema添加描述，这些描述会被传递给LLM，帮助其生成更符合预期的输出：

const UserSchema = z.object({
  name: z.string().describe("用户的全名，格式为'名 姓'"),
  age: z.number().int().min(18).describe("用户年龄，必须年满18岁")
});

5. 性能考量

对于高频验证场景，可以考虑拆分Schema，将不常用的字段放在可选的扩展Schema中，提高验证效率。

结语：构建更可靠的Agentic系统

Schema设计不仅仅是数据验证，更是Agentic系统稳定性的基础。一个精心设计的Schema能显著减少生产环境中的异常，提高系统的可维护性和用户体验。

通过本文介绍的方法和Agentic提供的工具，你可以构建出既灵活又健壮的输入验证系统。记住，在AI Agent开发中，"防患于未然"远比"亡羊补牢"更有效。

想要深入了解更多细节，可以查阅以下资源：

• 官方Schema文档：packages/core/src/schema.ts
• 解析器实现：packages/core/src/parse-structured-output.ts
• Zod转换工具：packages/core/src/zod-to-json-schema.ts

希望本文能帮助你构建更可靠的AI Agent系统，如果你有任何问题或发现更好的实践方法，欢迎参与项目贡献！

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