OpenAI Agents Python项目中使用Deepseek模型的结构化输出问题解析

概述

在使用OpenAI Agents Python项目时，开发者可能会遇到与Deepseek模型集成时出现的结构化输出兼容性问题。本文将深入分析问题根源，并提供可行的解决方案。

问题现象

当开发者尝试将Deepseek模型作为OpenAI Agents的后端时，可能会遇到以下错误信息：

Failed to deserialize the JSON body into the target type: response_format: response_format.type `json_schema` is unavailable now

这个错误表明系统无法处理JSON Schema格式的响应，这直接影响了Agent的正常运行。

技术背景

OpenAI Agents Python项目默认使用结构化输出功能，这是一种比传统JSON模式更先进的输出格式。结构化输出允许开发者：

1. 定义精确的输出模式
2. 确保响应符合预定义的格式
3. 自动验证输出数据

然而，Deepseek模型目前仅支持基本的JSON模式(response_format设置为json_object)，而不支持更高级的结构化输出(response_format设置为json_schema)。

解决方案

方案一：使用OpenRouter作为中间层

通过OpenRouter平台可以间接使用Deepseek模型并支持结构化输出：

from openai import AsyncOpenAI
from agents import OpenAIChatCompletionsModel, Agent
from pydantic import BaseModel

client = AsyncOpenAI(
    api_key="你的OpenRouter API密钥",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

model = OpenAIChatCompletionsModel(
    model="deepseek/deepseek-r1",
    openai_client=client
)

class CustomOutput(BaseModel):
    result: str

agent = Agent(
    name="自定义Agent",
    instructions="你的指令...确保输出符合{'result':'你的响应'}格式",
    model=model,
    output_type=CustomOutput
)

方案二：调整提示工程

如果必须直接使用Deepseek API，可以通过调整提示词来获得近似结构化输出的效果：

1. 在指令中明确要求JSON格式输出
2. 提供具体的输出模式示例
3. 强调不要包含任何额外文本或代码块标记

agent = Agent(
    name="基础Agent",
    instructions="""你是一个助手。必须严格按照以下JSON格式响应：
    {"response": "你的回答内容"}
    不要包含任何其他文本，不要使用代码块标记""",
    model=model,
    output_type=BasicOutput
)

最佳实践建议

1. 模型兼容性检查：在使用第三方模型前，先确认其支持的功能特性
2. 错误处理：为JSON解析添加适当的错误处理逻辑
3. 输出验证：即使模型声称支持JSON输出，也应验证输出格式
4. 备用方案：为不支持结构化输出的模型准备降级方案

未来展望

随着AI模型生态的发展，预计更多第三方模型将逐步支持结构化输出功能。开发者可以关注Deepseek等模型的更新日志，及时了解新功能支持情况。

对于OpenAI Agents Python项目的用户来说，理解底层技术实现有助于更好地解决集成问题，并能在模型选择上做出更明智的决策。