Mochi语言v0.3.1版本发布：结构化响应与用户自定义类型支持

Mochi语言v0.3.1版本发布：结构化响应与用户自定义类型支持

mochi Mochi is a small, fast, embeddable programming language designed for agents, data, and AI. It combines functional syntax, stream-first semantics, and native support for datasets, graphs, and simulation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mochi11/mochi

Mochi是一门新兴的领域特定语言(DSL)，专注于简化AI应用开发流程。该项目通过提供简洁的语法和强大的功能，让开发者能够更高效地构建和部署AI驱动的应用程序。最新发布的v0.3.1版本带来了多项重要改进，特别是增强了结构化数据处理能力和类型系统。

核心功能增强

结构化响应格式支持

v0.3.1版本引入了对结构化响应格式的原生支持，这是本次更新的核心特性之一。开发者现在可以：

1. 定义复杂的返回数据结构
2. 自动生成JSON Schema
3. 确保LLM输出符合预定格式

这一特性特别适用于需要严格数据格式的API开发场景，减少了手动验证和转换的工作量。

用户自定义类型系统

类型系统得到了显著扩展，新增了对用户自定义类型的支持：

• 支持定义嵌套结构体
• 添加了类型选择器功能
• 完善了类型推断机制

这使得Mochi在描述复杂业务对象时更加灵活和强大，同时也提高了代码的可读性和可维护性。

开发工具改进

测试框架增强

Python编译器现在支持测试块(test blocks)和期望(expect)断言，这使得编写和运行测试更加方便。开发者可以：

1. 直接在代码中嵌入测试用例
2. 使用简洁的语法编写断言
3. 更早地发现和修复问题

Docker支持

项目现在提供了官方的Docker镜像，并优化了构建流程：

• 减少了构建时间
• 自动处理CA证书
• 支持多平台构建

这简化了部署流程，特别是在云环境和CI/CD管道中使用时。

文档与示例更新

伴随新功能的发布，项目文档也进行了相应更新：

1. 新增了结构化生成示例
2. 更新了速查表(cheatsheet)
3. 添加了用户自定义类型的使用示例

这些资源帮助开发者更快上手新特性，降低学习曲线。

未来展望

根据项目路线图，v0.3.x系列将继续完善类型系统和结构化数据处理能力。开发者可以期待：

• 更丰富的内置类型
• 更强大的类型推断
• 更完善的错误处理机制

Mochi语言通过这些改进，正逐步成为一个更成熟、更强大的AI应用开发工具。v0.3.1版本的发布标志着项目在类型系统和数据结构处理方面迈出了重要一步，为构建更复杂的AI应用奠定了基础。

mochi Mochi is a small, fast, embeddable programming language designed for agents, data, and AI. It combines functional syntax, stream-first semantics, and native support for datasets, graphs, and simulation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mochi11/mochi