LLM

Agent 意图识别不应只是让大模型返回一个标签。更科学的做法是用分层架构把用户输入转成结构化决策结果，再经过工具召回、参数校验、安全策略和确认流程，进入可控执行。

让大模型稳定输出 JSON，不是把 prompt 写得更凶，而是把模型输出当成不可信输入：用结构化输出约束格式，用程序校验兜住边界，用业务规则、日志、评测和审计保证系统可控。

Tool Calls（函数调用）不是「让模型执行代码」，而是「让模型按约定输出一段结构化 JSON，然后由你的后端去执行」。本文把一次完整链路拆开，从 schema、请求、回调到并行调用，逐步讲清楚。