在构建 AI Agent 时，许多开发者习惯于让大语言模型（LLM）生成自然语言描述，然后通过复杂的字符串解析或正则表达式来提取关键信息。这种做法在原型阶段虽然快捷，但从软件工程角度来看，本质上是架构中的“定时炸弹”。由于生成式 AI 具有固有的随机性，一旦输出格式稍有偏移，下游的业务处理逻辑就会立即崩溃。
本文深入探讨了如何利用 Microsoft Agent Framework 实现更稳健的 Agent 开发模式。其核心理念是引入经典软件工程中的“契约式设计”（Design by Contract, DbC）。在这种模式下，AI 组件之间的接口不再是模糊的自然语言，而是通过严格定义的“接收类型、返回类型以及必须遵守的约束条件”来界定。
文章强调，依赖字符串解析来提取评分、摘要或结构化数据具有极高的脆弱性。通过在框架中显式声明输出 Schema，开发者可以强制要求 LLM 遵循特定的类型契约。这不仅能够有效拦截非法格式，还能让开发者在编写下游逻辑时拥有确定的类型安全感，从而弥合了预测性 AI 与确定性软件系统之间的鸿沟。
