Agent 会乖乖交卷，但我们得先给答卷装个"自动判题机"上一篇我们真跑出一个扎心的结论：即便你写死了"严禁编造"，LLM 照样会在逼它输出 JSON 时，偷偷编个 1999.00 塞给你。prompt 是人话，模型是概率，你没法用"你发誓不准编"焊死它。那怎么办？靠"押宝给模型自觉"终归不牢。真正可靠的是在代码层给它装上护栏（guardrail）：无论模型说什么，都在它出门之前质检一遍——输出是不是合法 JSON？价格在不在合理范围？查不到时有没有老实说？不对就拦下、修拦截、或降级。这就是这一篇要做的：让 Agent 的"靠得住"，从"看它说多好听"变成"代码先于结果把诡异拦下来"。一句话：prompt 是"前台劝导"，guardrail 是"后台保安"。前台你劝它别干坏事，后台它在干坏事前一定要被拦死。护栏要守的三道闸门这一篇给我们那个股票 Agent 焊三道闸（全部能在代码层面真测真拦）：结构闸（JSON 校验）：说好了返回 JSON，那就必须真的是合法 JSON、字段类型对、不能多不能少。用json.loads+ 字段检查，非法就拦。语义闸（防编造 / 数值范围）：价格必须在合理范围（茅台不可能 1 元，也不可能 1 万）。落在区间外，判定"可疑"，标注suspect或直接标纠。查 AI Agent 开发工程师（十四）：给模型的回答装上三道闸门——护栏与兜底
Agent 会乖乖交卷，但我们得先给答卷装个"自动判题机"上一篇我们真跑出一个扎心的结论：即便你写死了"严禁编造"，LLM 照样会在逼它输出 JSON 时，偷偷编个 1999.00 塞给你。prompt 是人话，模型是概率，你没法用"你发誓不准编"焊死它。那怎么办？靠"押宝给模型自觉"终归不牢。真正可靠的是在代码层给它装上护栏（guardrail）：无论模型说什么，都在它出门之前质检一遍——输出是不是合法 JSON？价格在不在合理范围？查不到时有没有老实说？不对就拦下、修拦截、或降级。这就是这一篇要做的：让 Agent 的"靠得住"，从"看它说多好听"变成"代码先于结果把诡异拦下来"。一句话：prompt 是"前台劝导"，guardrail 是"后台保安"。前台你劝它别干坏事，后台它在干坏事前一定要被拦死。护栏要守的三道闸门这一篇给我们那个股票 Agent 焊三道闸（全部能在代码层面真测真拦）：结构闸（JSON 校验）：说好了返回 JSON，那就必须真的是合法 JSON、字段类型对、不能多不能少。用json.loads+ 字段检查，非法就拦。语义闸（防编造 / 数值范围）：价格必须在合理范围（茅台不可能 1 元，也不可能 1 万）。落在区间外，判定"可疑"，标注suspect或直接标纠。查 RELATED READING
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