🤖 让 AI 智能体更聪明、更稳定的新方法来了！
我们将 CodeAgent 的代码执行能力 与 结构化输出的可靠性 结合，提出一种更优的智能体行为生成方式——Structured CodeAgent，在多个推理与多步骤任务中表现出显著提升📈

🧠 传统 Agent 工具调用有这些局限：
只能选用预定义工具，缺乏灵活性
不支持状态管理，难以串联多步逻辑
输出结构固定，难应对复杂任务

🐍 CodeAgent 引入可执行 Python 代码，极大提高灵活性。但解析 markdown 格式代码时容易出错，影响执行。

✨ 解决方案：让 LLM 直接生成结构化 JSON 格式，输出 thoughts + code，将推理过程与执行逻辑清晰分离！优点包括：
💬 明确推理路径（thoughts）
🧩 更稳定的代码解析
🔁 可组合的代码逻辑
✅ 执行成功率更高

📊 实验结果显示，在 GAIA、MATH、SimpleQA 等多个基准测试中，Structured CodeAgent 相较普通 CodeAgent 表现提升 2～7 个百分点！错误率显著降低，尤其在第一个步骤的解析错误将整体成功率拉低超 20%。

⚠️ 注意：结构化输出对模型能力有一定要求，建议在参数量大于 30B 的模型中使用。

🛠️ 如果你正在使用 smolagents，只需加一行配置就能启用结构化输出，体验更强大、更稳定的 Agent！

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