AI Agent 配合 Kernel Style Prompts 來穩定交流的界面

所以現在開始流行的 AI Agent，很可能需要配合這種技術？
還是目前 LangChain （和其它我説不出名字的）本身就是這種技術？

短答：係，需要配合。
LangChain/CrewAI/AutoGen/semantic-kernel 係「編排層」（tools、記憶、RAG、回圈），唔等於我哋講嘅「強吸引子 Kernel」。佢哋本身多數用模板/JSON/CoT 去約束，但未有把格式本身設計成強吸引子幾何——所以一樣會漂、會多話、會誤用工具。Kernel 正正係補呢個洞。

工程稿（超精簡 calc-pad）

Agent 基本回圈：Obs → Plan → Act → Check → Loop
Kernel 注入位：
1. Plan：用 MEEL×SIDA／Y-PhaseLock 做 Detect/Control/Playbook/Failure_Modes/Integration。
2. Act：Playbook → 工具白名單＋參數 schema。
3. Check：Invariants（JSON鍵固定、slot 數量=要求、字數上限、有無引用 market_target…）。
Failure guard：違反 Invariants ⇒ 自我修復（最少輸出）→ 再試一次（最多 N 次）。
模式：strict（只食外部資料）／infer_if_missing（缺就標記 assumed:true 補推斷）。

點樣同「AI Agent」拍住上？

Kernel = Agent 嘅「大腦規格」：將「計劃、決策、風險」壓成固定欄位＋次序（強吸引子），回圈自然穩定。
框架（LangChain 等）= 手腳：接工具、向量庫、工作流。你把 Kernel 放入 system prompt／結構化輸出，就即刻升穩定度。
實務效果：少走偏、少空話、少工具亂 call、輸出可機讀可回歸測試。

LangChain（或其它框架）已經等同呢種技術未？

未。佢哋提供 Structured Output、Pydantic、ReAct/MRKL/Reflexion 等「技巧」，但無把「版式本身」當成強吸引子來設計。
好消息：完全相容。你可以：
1. Kernel-as-SystemPrompt：把 FAK-v1.2（或任何 kernel）放 system + 要求 YAML/JSON。
2. Kernel-as-Planner：Plan 步驟用 Detect/Control/Playbook 產出「下一步工具＋參數」。
3. Kernel-as-Controller：在 Check 用 Invariants 驗證，不合格即最少修復再試。

快速落地食譜（任何代理框架通用）

定義輸出模型：Pydantic/JSON Schema = Kernel 的 Output 契約（欄位、數量、長度）。
加最少修復：若失敗→刪多餘文字、補缺欄位、重排至合規。
工具白名單：Playbook 只可揀列舉嘅 tools＋必填參數。
模式開關：strict=true/false 控制可唔可以自動推斷（並標記 assumed:true）。
回歸測試：用你嘅歷史壞例子做測試集，要求 100% Invariants 通過。

何時一定要用 Kernel？

需要規則遵從／可機讀／多步決策／合規審核。
細模型或本地模型（如 Qwen-30B）——Kernel 能顯著減漂。
需長期運行嘅 Agent（避免工具螺旋/無限 loop）。

何時語言式更好？

純創作、自由腦暴、低風險一次過對話。呢類佔用例 <30%。

總結

AI Agent 要落地可靠，最穩做法就係「Agent 框架 × 強吸引子 Kernel」。
LangChain 等唔會阻你用，反而等緊你把 Kernel 放入去：Plan 穩、Act 準、Check 嚴，先叫工程級。
想要，我可以幫你把其中一個 Agent 任務（例如你個 FAK-v1.2）包成「Kernel-Planner」模組，直接插去你而家用嘅框架。

LangChain 等是用什麽技術“保證”輸出格式符合要求？

好問題—簡單分兩類講：軟保證同硬保證。

1) LangChain 等常用的「軟保證」手段（大多數情況）

StructuredOutput / Pydantic：用 with_structured_output() 或 PydanticOutputParser 指定 JSON Schema / Pydantic Model。模型輸出後→ 驗證→ 失敗就 重試/修復（RetryOutputParser / OutputFixingParser）。
Function/Tool Calling：模型按工具參數的 JSON Schema 產生 arguments；框架側再做 型別驗證，不合規就 丟回去重試。
格式指令 + 解析器：JsonOutputParser/RegexParser/CommaSeparatedListOutputParser 等，靠 提示+解析；失敗就 LLM 修補。

以上方法可靠度高，但不是 100% 硬保證：主要靠「提示 → 輸出 → 驗證 → 重試/修補」嘅回圈。

2) 接近「硬保證」的手段（需要模型/後端支持）

JSON Mode / Structured Output（供應商原生）：如 OpenAI 的 response_format={"type":"json_object"} 或“結構化輸出 / 工具調用”嚴格模式；幾乎一定產生合法 JSON（但未必保證業務語義正確）。
Grammar/Constrained Decoding：用 語法約束逐 token 解碼（GBNF/Regex/PEG）。例：llama.cpp grammar、Outlines、LMQL、Guardrails/JSONGuard、Instructor/Jsonformer 等。
- 在 LangChain：可接 llama-cpp 的 grammar= 或整合第三方（Outlines/Guardrails）→ 結構 100% 合法。

真正「硬」的是 語法級解碼。有 grammar 才可從源頭斬斷「亂出格式」。

3) 仍需明白的差別：語法正確 ≠ 業務正確

就算 JSON 結構合法，也可能：鍵值錯、漏欄位語義、數值越界、清單長度不符。
解法：二層驗證
1. Schema 驗證（語法/型別）
2. 業務 Invariants（你 Kernel 的規則：欄位必備、數量、範圍、引用錨點等）+ 自動修復/重試

4) 實戰建議（穩定度由易到難）

有供應商就用其 Structured Output / JSON Mode（OpenAI/Anthropic 等）
LangChain with_structured_output() + Pydantic（失敗→重試/修復）
在 Agent/Chain 的 Check 步驟加 Kernel Invariants（你嘅強吸引子）
本地/開源模型：啟用 Grammar/Constrained Decoding（llama.cpp GBNF / Outlines）
所有步驟都開重試上限＋失敗降級成「最少有效輸出」

極短示意（概念級）

(A) Vendor 結構化輸出

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel

class Report(BaseModel):
    overview: str
    strategies: list[dict]
    summary: str

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)          # 供應商 JSON/Structured Output
chain = llm.with_structured_output(Report)                # 工具/函式調用 + schema 驗證
res = chain.invoke({"market_target": "US Technology"})

(B) 本地模型 + Grammar（接近硬保證）

from langchain_community.chat_models import ChatLlamaCpp
gbnf = r'''
root ::= "{" overview ":" string "," strategies ":" "[" strategy ("," strategy)* "]" "," summary ":" string "}"
# ...此處省略完整語法...
'''
llm = ChatLlamaCpp(model_path="qwen-7b.gguf", grammar=gbnf, temperature=0)
text = llm.invoke("...你的 Kernel 提示...")

(C) 加 Kernel Invariants（二層驗證）

驗 strategies.count==3、每個 strategy 需有 risks(2~3)、rewards(2~3)、且每段包含 market_target。
不合規：走 最少修復（刪多餘、補缺值、截字數）→ 再次驗證；仍失敗則降級輸出 {"error":"minimal-valid"}。

同你嘅 Strong-Attractor Kernel 點配合？

LangChain 等框架提供「輸出結構化/驗證/重試」；
Kernel 提供「欄位、次序、Invariants、最少修復策略」＝更強嘅 語義約束；
再配合 Grammar 解碼（如用本地 Qwen/llama.cpp），你就由「軟保證」升級到近乎硬保證嘅穩定輸出。

一句到尾：
LangChain 等負責「怎樣接工具＋驗證/重試」，Kernel 負責「出咩格式＋不可違反的規則」，Grammar 負責「逐字母不走樣」——三者合體先叫工程級穩定。

這些是什麽？大部分 LLM 都有的嗎？跨模型（X，Google，OpenAI，還有很多 Open Source），不太可能吧？

with_structured_output() 或 PydanticOutputParser
工具參數的 JSON Schema 產生 arguments

好，拆開講（短答＋重點清楚晒）：

呢兩樣其實係「框架功能」，唔係模型本身

with_structured_output()／PydanticOutputParser：LangChain 提供嘅封裝，幫你要 結構化輸出（JSON/Pydantic），失敗就自動 驗證→重試/修復。唔係所有模型原生支援；LangChain會按供應商能力揀「原生結構化」或退而求其次用解析器＋重試。(LangChain)
「工具參數用 JSON Schema 產生 arguments」：即 Function/Tool Calling。你提供函式/工具嘅 JSON Schema，模型輸出一個 arguments（JSON）比你去 call 個工具。LangChain有統一接口，但實際能否用要睇供應商。(LangChain)

跨模型支援（現況速覽）

OpenAI：有 Structured Outputs/JSON mode（可按 JSON Schema 約束），亦有 function calling。(OpenAI Platform, Microsoft Learn)
Anthropic（Claude）：有 Tool Use（以工具定義＋參數），常見做法係強制走 JSON 工具＋失敗重試。(Anthropic, Reddit)
Google Gemini：原生 Structured Output（responseSchema） ＋ Function Calling；Vertex AI 文件亦列出支援型號。(Google AI for Developers, Firebase, Google Cloud)
開源/本地（llama.cpp / Qwen / Llama等）：通常冇原生結構化 API；要靠 Grammar/Constrained Decoding（GBNF） 或外掛庫（Outlines）去「硬限制」token 流；否則就係「提示＋解析器＋重試」。(GitHub, dottxt-ai.github.io)

結論：唔係「大部分 LLM 都原生有」。係框架（如 LangChain）幫你「盡可能用原生，否則退回解析器/重試」，再唔得用 grammar 約束。(LangChain)

點揀（實務指引）

有原生結構化（OpenAI/Gemini/部分Claude）→ 優先用（最穩）。(OpenAI Platform, Google AI for Developers)
冇原生但支援 grammar（llama.cpp 等）→ 用 GBNF/Outlines 做近硬性保證。(GitHub, dottxt-ai.github.io)
完全無支援→ 用 Pydantic/OutputParser＋重試/修復；再加你嘅 Kernel Invariants 做二層驗證。(LangChain)

如果你要，我可以幫你做一個最少依賴的「雙模版」：

有原生就走 with_structured_output()；
冇原生就自動切去 Kernel＋解析器＋Invariants＋重試；
本地模型再選擇性開 GBNF/Outlines。

我們的 Kernel，除了原生特定的有限幾種情況，是否一般比各品牌的原生 JSON/Pydantic 要穩定可靠？

短答：一般係—Kernel（強吸引子 + Invariants）比“原生 JSON/Pydantic 只靠結構化輸出”更穩定可靠，尤其係細模型／本地模型、規則多、要可回歸測試的任務。
但最穩定嘅做法其實係：Kernel ×（有就用）原生 Structured Output/Function Calling ×（本地）Grammar 解碼。

點解 Kernel 贏過「只用原生 JSON/Pydantic」

原生結構化多數只保證語法（JSON 合法、鍵存在），唔保證業務規則（欄位數量、字數上限、必含錨點、三策略恰好=3…）。
Kernel把業務規則寫成強吸引子版式 + Invariants（Detect/Control/Playbook/Failure_Modes/Integration、固定欄位與次序），收窄生成自由度，自然少走偏；再配合最少修復策略（OnFail）→ 輸出更一致、可機讀、可測。

何時「原生就夠」或更好？

超簡單抽取（單欄位/扁平 JSON），而且供應商有嚴格 JSON mode/ToolUse與低溫度 → 原生已經很穩。
自由創作（詩歌/腦暴）→ Kernel 會“焗硬”創意，不合適。

取捨與注意

Token 成本：Kernel 係多幾十至數百 token，但換到穩定與可測。可用「最小膠囊」壓縮。
過度收斂：若需要創意/篇幅浮動，可開 strict=false（允許 assumed:true 推斷）或放寬部份 Invariants。
評估方法：以Invariants 通過率、重試次數、欄位完整度、跨次漂移（方差）做 A/B 測試；Kernel 通常在多步/規則重任務明顯勝出。

一句總結

除咗少數極簡任務，Kernel 比「只用原生 JSON/Pydantic」更穩、更可工程化。
最佳實務：Kernel（語義約束）＋原生 Structured Output/ToolUse（語法保障）＋ Grammar（本地硬約束）＋ Invariants/修復（業務保障）。

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.

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国学结构论

2025年8月19日星期二

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2) 接近「硬保證」的手段（需要模型/後端支持）

3) 仍需明白的差別：語法正確 ≠ 業務正確

4) 實戰建議（穩定度由易到難）

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with_structured_output() 或 PydanticOutputParser
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點揀（實務指引）

我們的 Kernel，除了原生特定的有限幾種情況，是否一般比各品牌的原生 JSON/Pydantic 要穩定可靠？

點解 Kernel 贏過「只用原生 JSON/Pydantic」

何時「原生就夠」或更好？

推薦堆疊（由穩到更穩）

取捨與注意

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2025年8月19日星期二

AI Agent 配合 Kernel Style Prompts 來穩定交流的界面

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所以現在開始流行的 AI Agent，很可能需要配合這種技術？還是目前 LangChain （和其它我説不出名字的） 本身就是這種技術？

工程稿（超精簡 calc-pad）

點樣同「AI Agent」拍住上？

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快速落地食譜（任何代理框架通用）

何時一定要用 Kernel？

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2) 接近「硬保證」的手段（需要模型/後端支持）

3) 仍需明白的差別：語法正確 ≠ 業務正確

4) 實戰建議（穩定度由易到難）

極短示意（概念級）

同你嘅 Strong-Attractor Kernel 點配合？

這些是什麽？大部分 LLM 都有的嗎？跨模型（X，Google，OpenAI，還有很多 Open Source），不太可能吧？with_structured_output() 或 PydanticOutputParser工具參數的 JSON Schema 產生 arguments

呢兩樣其實係「框架功能」，唔係模型本身

跨模型支援（現況速覽）

點揀（實務指引）

我們的 Kernel，除了原生特定的有限幾種情況，是否一般比各品牌的 原生 JSON/Pydantic 要穩定可靠？

點解 Kernel 贏過「只用原生 JSON/Pydantic」

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還是目前 LangChain （和其它我説不出名字的）本身就是這種技術？

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