科大讯飞数据处理Agent如何用适配器模式统一管理数据格式规范？

## 作用 - 通过适配器模式屏蔽不同 LLM 厂商在 API 协议、鉴权方式、参数命名上的差异，使业务代码只面向统一接口编程。 - 将模型厂商选择收敛为运行时配置项（如 `ModelSettings.vendor`），切换模型时只需更换适配器实例，业务逻辑无需改动。 - 结合 Structured Output，用统一的 Schema 约束模型输出，让数据直接成为可校验、可类型安全访问的对象，避免脆弱的自由文本解析。 ## 原理 - 定义统一的模型抽象接口，例如统一提供： - `invoke(messages)`：非流式调用 - `stream(messages)`：流式调用 - `bindTools(tools)`：绑定工具 - `withStructuredOutput(schema)`：绑定结构化输出 - `batch(messagesList)`：批量调用 - `response.usage_metadata`：获取 Token 用量 - 各模型厂商分别实现自己的适配器，对外保持相同的构造和调用方式；业务层不感知底层具体厂商。 - 在统一的模型选择入口中，根据配置动态选择对应 provider；新增厂商时，只需扩展一个分支或新增一个适配器。 - 数据格式规范通过 Zod / JSON Schema 定义，例如字段名称、类型、范围、数组结构等，再调用 `withStructuredOutput(schema)` 绑定到模型。 - 底层会把 Schema 转换为具体厂商支持的工具调用形式，如 OpenAI 的 `function calling` 或 Anthropic 的 `tool_use`；模型通过“调用虚拟工具”返回结构化参数，框架负责屏蔽厂商差异。 - 对返回结果再执行一次 Schema 校验，保证字段类型和结构符合规范；失败时可通过 try-catch、重试、默认值或返回 `null` 降级处理。