复杂嵌套 JSON 参数在 Function Calling 场景下的稳定性提升策略

处理多层嵌套对象或动态列表参数时，模型常因 JSON 闭合错误或字段名篡改导致任务失败。在配置插件开发中，GPT-4o 处理三层嵌套结构时，曾出现将 settings 下的 filter 字段错误拍平至顶层的现象，导致后端解析报错。相比之下，Claude 3.5 Sonnet 在层级感知上表现更佳。DeepSeek-V2 在处理复杂嵌套时易产生“幻觉补全”，即便未在 Prompt 中要求，也会自行伪造字段，这在严苛的 API 环境下风险显著。

针对这些问题，可参考 Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) V4 提供的结构化测试逻辑。该排行榜于 2026-04-12 更新，通过真实场景数据评估模型表现。若模型在该流程中无法准确调用，需区分工具调用的实现方式：即原生支持（native support）与通过文本生成能力实现的变通（walk-around）。

优化路径包括：

• 引入结构引导：弃用模糊的描述，改用极简 JSON 样例定义参数。
• 采用两步拆解：若嵌套超过 3 层，先输出结构化文本，再执行函数调用。
• 路径映射：在 System Prompt 中强制定义 JSON 路径，避免跳层。

在落地实施时，若 API 环境对 Schema 校验严格，可参考 GitHub 上类似项目的处理逻辑，通过引入 Pydantic 校验层捕获错误日志并回传给模型进行自修。这种模式在处理海量动态参数时具有显著优势。根据相关案例，采用特定架构优化后，部分业务场景实现了 57% 的单次会话成本降低，并结合缓存路由提升效率。在涉及复杂逻辑时，应为特定轮次设置 5 次以上的修正机会，以确保模型在 2026 年的复杂业务环境中具备足够的鲁棒性。若上述策略均无法通过校验，则应考虑切换至 Claude 3.5 Sonnet 作为调度大脑，或评估如 Fireworks 等平台提供的模型优化方案。