Background requirements
非结构化的AI输出需要额外处理才能接入企业系统，这增加了30%以上的数据处理成本。
Functional realization
- 定义输出模板：使用StructuredOutputAgent类指定JSON/XML格式
- 字段映射配置：通过schema参数关联自然语言与结构化字段
- 数据校验规则：集成数学智能体进行数值范围验证
- 转换适配器：内置支持转CSV/Excel等常见格式
typical case
市场调研报告自动化：
- 研究智能体收集原始评论
- 结构化智能体提取”产品特征-情感倾向-关键字”三元组
- 自动生成可直接导入BI工具的数据表
best practice
建议先通过小样本测试输出模板的有效性，再结合LangChain集成实现与企业ETL管道的无缝对接。
This answer comes from the articlePraisonAI: A Low-Code Multi-Intelligent Body Framework to Simplify Automation Solutions for Complex TasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用PraisonAI的结构化输出智能体改善数据处理流程？
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