用途：Guidance 用于约束大语言模型的生成过程，让输出符合指定语法或格式，从而保证 JSON、XML、代码等结构化结果有效，并减少无效输出带来的重试。
主要能力：支持正则约束（如邮箱、日期、电话格式）、select 固定选项、上下文无关语法（CFG）生成复杂嵌套结构；内置 token healing 自动修复提示与生成之间的 token 边界；提供 system/user/assistant 上下文管理器组织对话；可用 @guidance 装饰器封装可复用生成函数，并配合 Python 控制流构建多步推理、ReAct 智能体、数据抽取等流程。
使用方式：安装基础包 pip install guidance；按后端可选 pip install guidance[transformers] 或 pip install guidance[llama_cpp]。通过 models.OpenAI、models.Anthropic、Transformers、LlamaCpp 加载模型，用 gen() 配合 regex、max_tokens、stop 等参数生成，用 select() 限定候选值。
适用场景：需要严格格式校验的结构化输出、分类任务、多步推理、工具调用智能体、实体抽取，以及本地模型部署场景。
限制：资料未提供具体收费与价格信息；Pydantic 校验需借助其他方案；约束过严可能变慢或失败，需在约束强度与可用性之间平衡。