Agent 输出质量保障：格式控制、校验机制与自动重试策略在 AI Agent 的工程化实践中，输出质量保障是决定系统能否真正落地生产环境的核心环节。本文从格式不稳定、内容幻觉、工具调用错误三大典型问题出发，系统性地构建了一套覆盖"事前约束—事中校验—事后重试"的完整质量保障框架。内容涵盖 JSON Mode 与 Structured Output 的底层原理与工程实践、基于 JSON Schema 的多级校验机制、指数退避重试与上下文动态调整策略、在线与离线评估方法论，并提供了一个可直接落地的 Python 实现 Pipeline。适用于已完成 Agent 基