Streaming Response
流式响应
流式响应会用小事件或数据块陆续到达。任务完成前，用户就能看到部分有用输出。
另一个例子
摘要会在一秒内开始显示，也会列出工具活动并支持取消。引用检查通过后才算完成。
主要部分
- 01用户意图与上下文
- 02模型或工具决策
- 03有依据的结果与降级路径
什么时候用
提前显示进度有帮助时使用。系统要处理顺序、取消、错误和明确完成状态。
什么时候不要用
不要暴露私密推理、不安全的部分标记、损坏结构，或把未完成文字当成最终答案。
代码里的名称
SSE / chunked transfer / async iterator / cancel 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 流式响应 (Streaming Response)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：摘要会在一秒内开始显示，也会列出工具活动并支持取消。引用检查通过后才算完成。 AI 方法或概念：流式响应 (Streaming Response)。 适用理由：提前显示进度有帮助时使用。系统要处理顺序、取消、错误和明确完成状态。 不应使用的情况：不要暴露私密推理、不安全的部分标记、损坏结构，或把未完成文字当成最终答案。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 流式响应 (Streaming Response)。 定义：流式响应会用小事件或数据块陆续到达。任务完成前，用户就能看到部分有用输出。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。