JSON 是一种轻量级的数据交换格式，凭借易读、易解析的特性成为 Web API 与大模型结构化输出的事实标准。随着 AI 应用对可靠数据交互的需求上升，JSON 正从传统的接口格式演变为模型与系统之间的通用“协议层”。
JSON 结构化输出近期进展
当前焦点与观察点
当前围绕 JSON 的讨论主要集中在两个方向。一是“生成可靠性”：模型输出的 JSON 常出现格式错误或字段不符，因此 Bedrock 等平台开始提供 Schema 约束的原生支持，从解码层面保证输出合法。二是“生态分化”：从 Alexa 点歌台等个人项目到 ghfind 这类开源工具，再到 TwelveLabs Pegasus 1.5 支持 2 小时视频的结构化处理，JSON 已成为 AI 应用层最通用的交付格式。
值得注意的是，模型能力之外，推理框架也在跟进——D3 决策模型合并 vLLM 配方后 27B 版吞吐达 1.8 倍，DeepSeek 则开源了支持昇腾 950 的 DeepInfer 框架。更高的吞吐与更稳定的 JSON 输出相结合，正在让结构化 Agent 应用从演示走向生产环境。后续值得观察的是各平台 JSON 约束能力的标准化程度，以及中文社区在大模型结构化输出规范上的话语权。