CodeAgents + Structure: A Better Way to Execute Actions★ 75
Hugging Face Blog370d agoOpinionHugging Face 探討了將「結構化約束（Structure）」引入 Code Agent 的全新設計範式。傳統 Code Agent 透過撰寫 Python 程式碼來執行任務，雖具備極高的靈活性，但自由度過高也容易帶來語法錯誤與安全隱憂。新方法透過結合 Pydantic 驗證、結構化解碼與型別限制，讓 Agent 在保有程式碼強大表達力的同時，確保輸出與行為的預測性與安全性，大幅提升複雜任務的執行成功率。
Using the AI SDK to fix edge-case errors in our code★ 75
Vercel Changelog656d agoTutorialVercel 官方分享了如何利用自家的 AI SDK 來解決程式碼中的邊緣案例（Edge Cases）。傳統開發中，處理不規則的 API 回傳或使用者輸入需要撰寫大量複雜的驗證邏輯。透過 AI SDK 的結構化輸出（generateObject）與 Zod 驗證，開發者可以讓 LLM 自動修正並格式化異常數據，大幅提升系統的容錯率與穩定性。
Vercel AI SDK 3.3★ 85
Vercel Changelog665d agoReleaseVercel 推出 AI SDK 3.3，重點更新包含：首度內建 OpenTelemetry 支援，讓開發者能深度監控 AI 呼叫效能與 Token 消耗；新增 maxSteps 參數，支援自動化多步驟工具調用（Multi-step Tool Calling），簡化 Agent 開發；並針對結構化輸出（streamObject）與各大主流模型 Provider 進行了效能優化。
Vercel AI SDK 3.1: ModelFusion joins the team★ 85
Vercel Changelog761d agoReleaseVercel 正式發布 AI SDK 3.1，並宣布開源專案 ModelFusion 的創辦人 Lars Grammel 加入 Vercel 團隊。本次更新引入了全新的 Core API（如 generateText 與 streamText），提供統一且型別安全的介面來操作各大 LLM。此外，新版本大幅簡化了結構化資料生成（Structured Outputs）與工具調用（Tool Calling）的開發流程。
Improving Prompt Consistency with Structured Generations★ 75
Hugging Face Blog763d agoTutorial本文深入探討如何利用結構化生成（Structured Generations）解決 LLM 輸出格式不穩定的痛點。透過約束解碼（Constrained Decoding）技術（如 Outlines 或 TGI），能強迫模型輸出符合特定 JSON Schema 的內容。文章分析了這種技術的運作原理、如何進行評估，以及它對模型推理品質與生成速度的實際影響，是開發 Production-ready AI 應用的必讀指南。
Jet-setting with Llama 2 + Grammars★ 75
Replicate Blog967d agoTutorialReplicate 介紹了如何將 Llama 2 模型與 Grammar（語法約束）結合，用於高精度的資訊萃取任務。透過定義 GBNF 語法，開發者可以強制 LLM 輸出完全符合特定格式（如 JSON）的內容，解決傳統 LLM 輸出格式不穩定、容易幻覺的問題。本文以旅遊規劃（Jet-setting）為例，展示如何從日常對話中精準提取出發地、目的地與日期等結構化數據。