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title: "流式响应"
description: "为什么流式是 Claude Code 的核心设计选择？理解流式传输的设计考量、错误处理策略和多 Provider 适配。"
keywords: ["流式响应", "SSE", "streaming", "API streaming"]
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## 为什么流式是核心设计

想象 AI 需要 30 秒才能生成完整回答——如果等 30 秒后才一次性显示，用户体验是灾难性的。

但流式不仅仅是为了"打字机效果"。在 Claude Code 中，流式是整个系统架构的基础假设：

- **工具并行执行**：AI 在流式输出过程中就可能发出工具调用，系统可以立即开始执行，不必等整个响应结束。这使得"AI 边想边做"成为可能
- **实时反馈**：用户看到 AI 的思考方向后可以提前判断是否正确，必要时提前中断
- **可取消性**：流式架构天然支持用户中断——随时可以终止正在进行的流
- **工具执行反馈**：不仅是 AI 输出是流式的，工具执行（如 shell 命令）的输出也是流式的——用户实时看到命令输出

**代价**：流式架构比一次性响应复杂得多——需要处理连接中断、部分数据、乱序事件等边界情况。

## 流式响应的概念模型

一次流式响应不是"一个完整的回答"，而是一系列按顺序到达的事件流：

```
消息开始
  ├── 内容块 1：文本 "我来帮你修复这个 bug。"
  ├── 内容块 2：工具调用 { name: "Read", input: "..." }
  ├── 内容块 3：文本 "我看到了问题..."
  └── ...
消息结束（包含停止原因和 token 用量）
```

关键设计点：

### 内容块的增量累加

每个内容块（文本、思考、工具调用）都是通过增量数据逐步构建的。文本逐字到达，工具调用的 JSON 参数逐段到达。系统需要在内存中持续累加这些片段，直到一个内容块完整后才传递给消费者。

### 多消息产出

因为一次 AI 响应可能包含多个内容块（文本和工具调用交替出现），每个完整的内容块都会触发一次消息传递。这意味着一个 API 响应会产生**多条消息**——文本消息和工具调用消息交替产出。

### 停止原因的回写

AI 最终是"回答完毕"还是"需要调用工具"，这个信息要到最后才知道。所以停止原因是在消息结束时**回写**到最后一条消息上的——消费者在收到中间消息时还不知道整轮对话是否结束。

## 错误处理：三层防护

流式连接比一次性请求脆弱得多——网络波动、服务器过载、连接超时都可能导致中断。系统设计了三层防护：

### 第一层：被动停滞检测

系统记录每个事件到达的时间间隔。当间隔超过 30 秒时，记录为一次"停滞"并写入遥测。这是被动检测——只在下一个事件到达时才能发现之前的停滞，不会主动中断流。

**设计考量**：为什么不立即中断？因为 API 可能在做长时间的计算（如复杂推理），短暂的无响应不一定意味着故障。被动检测提供了观测能力，而不影响正常流程。

### 第二层：主动空闲超时

如果 90 秒内没有收到任何事件（可通过环境变量配置），系统主动终止流并进入重试流程。

**设计考量**：这是兜底机制。真正的故障不能靠被动检测发现——因为被动检测依赖于"下一个事件到达"，而如果连接已经死了，下一个事件永远不会到达。

### 第三层：非流式降级

作为最后手段，系统可以回退到非流式请求——一次性获取完整响应。失去了实时性，但保证了功能可用性。

### 降级策略对比

| 策略 | 检测方式 | 响应时间 | 用户体验 |
|------|----------|----------|----------|
| 正常流式 | — | 最低延迟 | 逐字显示 |
| 被动停滞检测 | 下一个事件到达时 | 不变 | 无感知 |
| 主动超时中断 | 定时器触发 | 中断后重试延迟 | 短暂停顿后恢复 |
| 非流式降级 | 重试失败后 | 等待完整响应 | 等待后一次性显示 |

## Token 超限的两种场景

两种不同的 token 超限需要不同的处理策略：

| 场景 | 含义 | 处理方式 |
|------|------|----------|
| **输出超限** | AI 话说了一半被切断 | 提升输出上限重试，或提示 AI "接着说" |
| **上下文窗口超限** | 整个对话历史太长，塞不进 API | 触发自动压缩，用 AI 摘要替代原始对话 |

关键区别：输出超限是"AI 话太多"，可以通过调整上限解决；上下文超限是"给 AI 看的东西太多"，必须通过压缩或删除来减少。

## 工具执行的流式反馈

不仅是 API 响应是流式的，工具执行本身也是流式的。例如 BashTool 执行 shell 命令时，命令的标准输出会实时推送给 UI——用户不需要等命令完全结束才能看到结果。

长时间运行的命令还支持**自动后台化**：如果命令执行超过一定时间，系统自动将其移到后台，AI 可以继续处理其他任务，命令完成后再回调结果。

## 多 Provider 适配

系统支持 7 种 API Provider，每种有不同的流式协议和认证方式：

| Provider 类别 | 流式方式 | 设计挑战 |
|---------------|----------|----------|
| Anthropic 直连 | 原生 SSE | 基准实现，其他 Provider 对齐它 |
| 云平台（Bedrock/Vertex） | SDK 封装的流式接口 | 需要适配认证、beta header、参数格式 |
| 第三方兼容（OpenAI/Gemini/Grok） | 各自的流式协议 | 需要转换为 Anthropic 内部格式 |

**设计策略**：所有 Provider 通过统一的流式抽象层屏蔽差异。上层代码（编排层、交互层）不需要关心底层用的是哪个 Provider——它们只看到统一的事件流。

这意味着切换 Provider 不需要修改任何业务逻辑，只需要在通信层适配新的协议。这也是为什么"通信层"是独立的一层。

## 接下来

- **多轮对话** — 理解跨迭代的上下文管理
- **上下文压缩** — 深入了解 token 超限时的自动压缩机制
- **工具系统** — 了解工具执行的并行策略
