结构化输出生成：约束解码与语法引导生成的工程实战
深度解析LLM结构化输出的约束解码原理——从正则/DFA到上下文自由文法PDA，剖析Outlines、XGrammar、Guidance三大框架工程实现，给出生产部署的性能基准和实战建议。
约束解码
LLM 结构化输出与约束解码深度实战：从 JSON Mode 到语法级生成控制
从一次 JSON 解析失败事故切入，系统拆解结构化输出的四个可靠性层次，深入讲解约束解码的 logits 掩码原理、token 边界陷阱与 XGrammar 的下推自动机+持久化栈优化，并给出 Response Schema、llama.cpp GBNF、vLLM+XGrammar 三种落地代码与五个工程陷阱。
LLM Tool Use Function Calling 安全沙箱 —— 深度工程实践：从约束解码到进程级隔离
深度解析 AI Agent Tool Use Function Calling 的安全沙箱工程实践。涵盖约束解码、Linux Namespace隔离、seccomp-BPF系统调用过滤、WebAssembly安全沙箱、OPA策略引擎、审计日志与异常检测，以及形式化验证与机密计算等前沿方向。附完整 Python 与 Rust 实现代码。
SGLang：结构化生成与 RadixAttention 推理引擎深度实战
深度剖析 SGLang 框架如何通过 RadixAttention 前缀缓存和压缩有限状态机（Compressed FSM）两大核心机制，在生产环境中实现 3-10 倍的结构化生成吞吐提升
