7.3 ToolStrategy使用详解

ToolStrategy通过工具调用（Tool Calling/Function Calling）实现结构化输出，所以LangChain会在消息列表末尾追加一条ToolMessage ，让整个链路完整。但实际上没有实际的工具执行，这是一条伪消息。
ToolStrategy适用于任何支持工具调用的现代模型。
ToolStrategy的配置包含三个主要参数：

• schema（必需参数）：与提供商策略的schema参数功能一致，支持Pydantic模型、TypedDict 、JSON Schema 、数据类(@dataclass) ，同时还支持联合类型Union[类型1, 类型2] （允许模型根据输入内容选择最匹配的数据结构）。
• tool_message_content（可选参数）：用于自定义生成结构化输出时，会话历史中记录的提示信息。默认使用展示输出数据的标准响应语句。
• handle_errors（可选参数）：用于指定数据校验失败时的重试策略， 默认值为True 。

7.3.1 结构化输出：schema参数
下面演示四种Schema进行结构化输出代码实现。
提前说明：因为涉及到不同的Schema在不同模型供应商下表现的支持力度不同（上一章有说明，这里提供了两个模型供应商，大家自己选择）
使用CloseAI平台的模型：

使用OpenRouter平台的模型：

输出模式1：Pydantic类型
Pydantic类型的Schema支持数据验证，是优先推荐使用的方式。
举例1：

观察日志可知，这种方式将结构化信息作为伪工具传递，显然使用了Function Calling方法。
举例2：

注意：

1. 如果是结构化输出，在系统提示词中最后提示结构化输出结果，如果提示词中先结构化输出结果（Agent已经执行完成），可能会导致一些工具不会再被调用。
2. 系统提示词中最后加入“未找到用户”时的处理提示，避免程序一直调用工具尝试查找对应用户信息。

输出模式2：TypedDict类型
TypedDict 允许为字典对象定义固定的键名和对应的值类型，是带有类型提示的字典结构。具体的：

1. TypedDict字段定义采用 Annotated[类型, 默认值, “描述”]格式
2. 可选字段使用 Optional包装，默认值在 Annotated 中指定
3. TypedDict 不支持运行时验证。
   举例1：

举例2：

输出模式3：JsonSchema类型
JSON Schema是提供一个标准的 JSON Schema 字典来定义结构。适合需要与多种编程语言交互或进行复杂数据约束定义的场景。
举例1：

注意以上代码中定义json_schema的时候指定的title, description, type, properties, required是遵循
JSON Schema 规范的标准关键字，是固定写法。具体细节在第06章2.3节已经介绍过了。输出模式4：@dataclass类型
@dataclass是Python 3.7引入的一个装饰器，用于简化数据存储类的定义。
举例1：

举例2：

多schema联合模式
ToolStrategy允许指定多个类型“ Union[类型1, 类型2] ”这种写法，LLM能够根据输入文本的内容，智能地选择最合适的一个数据模型（Schema）来生成结构化输出，但是最终会只有一种类型输出。
适用于根据不同输入内容，生成不同的结构化输出的场景，但是底层工具转换结构化输出只会转换成一种结构化类型输出。

继续：