LLM Agent认知工程学报告：数据格式如何定义模型智能

在设计LLM Agent时，我们应该选择JSON还是XML？这远非一个简单的技术选型问题。本报告从一个全新的“认知工程学”视角切入，深刻地论证了数据格式如何成为塑造模型智能的关键因素。文章挑战了“解析效率至上”的传统观念，提出数据格式的“语法税”、“注意力信噪比”和“语义保真度”是影响模型推理能力的核心指标。通过对比分析，报告揭示了为何XML的双标签结构能成为辅助复杂推理的“思维脚手架”，而JSON的符号密集型语法在某些场景下可能成为“认知枷锁”。最后，报告提出了一套超越格式之争的战略框架，旨在帮助开发者为他们的Agent选择一种能使其更“聪明”而非仅仅是跑得更“快”的交互语言。

执行摘要

本报告旨在挑战一个普遍存在的工程观念：为大型语言模型（LLM）选择数据格式仅仅是一个关于解析效率和生态兼容性的技术问题。我们提出一个核心论点：数据格式不仅是数据的容器，更是与模型交互的“语言”和塑造其思维过程的“框架”。错误的选择会成为限制模型推理能力的“认知枷锁”，而正确的选择则能成为增强其智能表现的“思维脚手架”。

报告深入分析了JSON和XML两种主流格式对LLM认知过程的根本性影响。研究发现，XML凭借其语义化的双标签结构，显著降低了模型的认知负荷，提供了清晰的语义边界和高信噪比的注意力信号，从而在复杂推理、工具调用和长逻辑链任务中表现出更高的可靠性和准确性。相比之下，JSON虽然在机器解析效率和系统集成方面拥有无与伦比的优势，但其严格的、符号密集的语法会抢占模型宝贵的注意力资源，可能抑制其深度推理能力。

我们强烈建议，LLM Agent的设计者必须超越传统的性能指标，从“认知工程学”的视角重新评估数据格式。本报告最后提出了一套战略性框架，包括场景化格式推荐、“自然语言到格式（NL-to-Format）”的两阶段生成策略，以及动态格式自适应接口等高级设计模式，旨在帮助开发者在模型的认知自由度与系统工程化需求之间取得最佳平衡，从而构建出真正智能、可靠的LLM Agent。

1. 引言：超越“解析速度”之争

长期以来，关于JSON与XML的讨论主要集中在它们的机器解析性能、数据体积和Web生态系统中的普及度。在这个框架下，JSON几乎总是赢家——它更轻量、更快，并且与现代Web技术（尤其是JavaScript）原生集成。然而，当我们将交互的对象从确定性的程序转变为概率性的、基于注意力机制的大型语言模型时，这个传统的评估维度就显得捉襟见肘了。

LLM Agent的“智能”表现，不仅取决于其内部参数，还深刻地受到其“思考”和“表达”方式的影响。本报告将从一个全新的维度——模型认知效率——来重新审视这个问题，并回答一个核心问题：我们选择的数据格式，是在帮助模型更好地“思考”，还是在无形中给它增加了不必要的认知负担？

2. 数据格式的认知影响机制：从“负荷”到“范式”

2.1 认知负荷（Cognitive Load）：语法的代价

LLM在生成每一个词元（token）时，其注意力机制的计算资源是有限的。我们可以将其想象为一个固定的“注意力预算”。

JSON的“语法税”：
JSON的严格语法（无处不在的 "、,、{}、[] 和转义规则）要求模型必须时刻分出相当一部分“注意力预算”来确保格式的精确无误。这种为了维持语法正确性而付出的认知资源，我们称之为“语法税”。对于需要深度推理的复杂任务，高昂的“语法税”会严重抢占本应用于核心逻辑思考的资源，形成“认知枷锁”，导致模型表现下降。实证研究表明，在数学推理等任务中，强制使用JSON会使模型准确率下降超过30%。

XML的“思维脚手架”：
相反，XML的标签（如 <reasoning>、<tool_name>）本身就是自然语言的一部分，它们为模型的思考过程提供了语义化的容器和引导。开启标签 <tag> 作为一个强烈的“上下文切换”信号，引导模型进入特定思维模式；闭合标签 </tag> 则作为一个“上下文闭合”信号，帮助模型对思考模块进行归纳。这种结构化的引导，如同一个“思维脚手架”，帮助模型有条不紊地组织思路，显著降低了认知负含。

2.2 注意力信噪比（Attention Signal-to-Noise Ratio）

这是解释两者差异的核心机制。我们可以将模型处理的词元分为两类：

• 信号（Signal）： 承载真实语义的词元（如 check_weather）。
• 噪声（Noise）： 主要用于维持语法结构、本身不传递语义的纯符号词元（如 "、:、,）。

对比分析：

• XML: <tool_name>check_weather</tool_name>
  • 分析： 语义词元（tool_name, check_weather）在整个序列中占主导地位。信噪比极高。模型的注意力可以高效地集中在核心概念上。
• JSON: "tool_name": "check_weather"
  • 分析： 为了表达相同信息，引入了大量的纯符号词元（4个 " 和1个 :）。信噪比显著降低。模型的注意力被迫在一堆无意义的符号之间跳跃，以拼凑出完整语义。

高信噪比的环境让模型的注意力分配更高效、更精准，从而做出更可靠的预测和推理。

2.3 语义保真度（Semantic Fidelity）

在处理代码、正则表达式等复杂数据载荷时，两者的差异尤为突出。

• JSON的“语义降维”： JSON强制将复杂内容压缩为需要大量转义的单一字符串，这个过程破坏了内容的内部结构，造成语义损失。模型需要先“解码”转义字符，再“重构”原始语义，增加了额外的认知步骤。
• XML的“语义保真”： XML的 <![CDATA[...]]> 区块是一个“语义保护区”，它允许代码和特殊字符被原封不动地嵌入，完美地保留了其原始语义和结构，对需要处理代码的Agent任务至关重要。

3. 模型偏好：预训练数据的路径依赖

不同LLM家族对格式的偏好，根植于其预训练数据和架构设计。

• Claude系列 (偏好XML)： 其训练数据和微调方法可能更侧重于结构化、可解释的逻辑推理，使其与XML这种层次分明的文档结构天然对齐。
• Gemini/Gemma系列 (偏好JSON)： 深度整合于Google的API生态系统，其预训练和微调过程必然针对JSON进行了深度优化，使其成为模型的“母语”。
• GPT系列 (偏好YAML/Markdown)： 在海量代码库上进行训练，使其对依靠缩进和简洁标记来表达结构的“代码化”格式更为敏感。

理解这些偏好，是设计高效Agent系统的关键。

4. 战略框架：为Agent选择最佳“语言”

单纯地选择一种格式并不能解决所有问题。我们必须采取更智能、更灵活的策略。

4.1 场景化推荐

场景	推荐格式	核心理由
复杂推理/多步工具调用	XML	保持思维链完整性，降低模型认知负荷，语义边界清晰。
高频、简单的API交互	JSON	机器解析速度最快，内存占用低，与后端微服务生态无缝集成。
流式输出（如实时日志）	XML	标签分段天然支持流式写入，无需等待完整对象闭合。
代码生成与分析	XML (with CDATA)	完美保持代码的语义保真度，避免转义符污染。
资源受限设备（嵌入式）	JSON	轻量级，解析库开销小。

4.2 高级设计模式

“自然语言到格式（NL-to-Format）”两阶段策略：

1. 第一阶段（自由推理）： 让LLM在没有任何格式束缚的自然语言“草稿纸”上，进行最高质量的思考和推理。
2. 第二阶段（结构化转换）： 将高质量的推理结果，交由模型完成一个相对简单的“翻译”任务，将其转换为目标格式（JSON或XML）。

• 优势： 该模式将“思考”和“格式化”两个不同的认知任务解耦，最大化了输出结果的质量。

格式自适应接口（Format-Adaptive Interface）：

构建一个智能的抽象层，使其能够根据后端所选用的LLM模型的“偏好”，动态地选择最优的通信格式。

• 示例：

  if agent_model.family == "Claude":
      return format_as_xml(prompt)
  elif agent_model.family == "Gemini":
      return format_as_json(prompt)

• 优势： 实现了从“以系统为中心”到“以模型为中心”的设计哲学转变，确保模型始终在其最高效的认知范式下工作。

5. 结论：格式即认知，选择需智慧

LLM Agent的智能表现，是一个复杂的系统工程。我们必须认识到，与模型交互的每一个环节，包括看似最基础的数据格式，都会对其最终的输出质量产生深远影响。

将数据格式的选择从技术问题提升到认知工程学的战略高度，是构建下一代高级Agent的关键一步。未来的设计者不应再问“哪种格式更快？”，而应问“哪种格式能让我的模型更聪明？”。通过深刻理解不同格式对模型认知过程的影响，并灵活运用场景化选择、两阶段生成和自适应接口等高级策略，我们才能真正地将格式约束从“认知的枷锁”转变为“智能的增强器”，从而释放LLM Agent的全部潜力。