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引言

随着大型语言模型（LLM）的普及，用户对 AI 交互体验的要求也日益提高。传统的“请求-等待-响应”模式在面对 LLM 动辄数十秒的生成时间时，会造成显著的用户体验延迟。为了解决这一问题，现代 AI 产品普遍采用了**流式界面（Streaming UI）**技术，即在模型生成内容的同时，将文本以“打字机”效果实时推送到前端 [1]。这种技术极大地提升了用户的感知速度和满意度。

本文将深入探讨实现 AI 流式界面的各种前端技术，包括核心协议、现代实现方法，以及提升用户体验的最佳实践。

核心流式协议：SSE 与 Fetch/ReadableStream

在前端实现流式传输，主要依赖于两种核心技术：Server-Sent Events (SSE)和Fetch API 结合 ReadableStream。

1. Server-Sent Events (SSE)

Server-Sent Events是一种基于 HTTP 的单向通信协议，允许服务器通过一个持久的 HTTP 连接向客户端推送数据 [2]。

核心特点：

• 单向性：仅支持服务器到客户端的数据推送，非常适合 LLM 这种“一次请求，持续响应”的场景。
• 协议简单：使用Content-Type: text/event-stream，数据格式为简单的文本，以data:开头，并以双换行符\n\n结束一个事件。
• 原生支持：浏览器提供了原生的EventSource接口，内置了自动重连机制，简化了客户端的错误处理和连接维护。

局限性：

• 仅支持 GET 请求，无法发送自定义请求头（如认证 Token）或 POST 请求体，这在实际应用中通常需要通过 URL 参数或 Cookie 来弥补。

2. Fetch API 结合 ReadableStream

随着 Web 标准的发展，现代浏览器中的Fetch API提供了对 HTTP 响应体的更底层访问能力，即ReadableStream[3]。当服务器返回的响应头包含Transfer-Encoding: chunked时，response.body将是一个ReadableStream对象，允许前端逐块读取数据。

核心特点：

• 灵活性：支持所有 HTTP 方法（GET, POST 等）和自定义请求头，完美解决了原生EventSource的局限性。
• 底层控制：开发者可以完全控制数据流的读取、解码和解析过程。
• 现代标准：成为许多现代框架和库（如 Vercel AI SDK）实现流式传输的首选底层机制。

3. 技术对比

下表对比了 AI 流式界面中常见的三种通信技术：

前端实现方法与代码示例

1. 方案一：原生 EventSource (简单场景)

对于不需要自定义 Header 或 POST 请求的简单场景，原生EventSource是最简洁的选择。

// 示例 1: 原生 EventSource 实现functionstartSSEStream(){// 假设后端流式接口为 /api/streamconsteventSource=newEventSource('/api/stream');eventSource.onmessage=function(event){// SSE 协议要求数据以 data: 开头，EventSource 会自动解析constdata=JSON.parse(event.data);// 假设数据包含文本片段consttoken=data.text;// 将新片段追加到界面document.getElementById('output').textContent+=token;};eventSource.onerror=function(error){console.error('SSE Error:',error);// EventSource 会自动尝试重连};// 接收到结束信号后关闭连接// 实际应用中，通常由后端发送一个特殊的 [DONE] 事件，// 但 EventSource 接口本身没有内置的“结束”事件，需要手动处理// eventSource.close();}

2. 方案二：Fetch + ReadableStream (现代与灵活)

这是现代 AI 应用中最常用的方法，它允许使用 POST 请求并发送请求体（如用户 Prompt），同时对数据解析拥有完全控制权。

// 示例 2: Fetch API + ReadableStream 实现asyncfunctionstartFetchStream(prompt){constresponse=awaitfetch('/api/chat',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json','Authorization':'Bearer YOUR_TOKEN'// 可自定义 Header},body:JSON.stringify({prompt:prompt,stream:true})});if(!response.body){console.error('Response body is not a readable stream.');return;}// 1. 获取 Readerconstreader=response.body// 2. 解码器：将 Uint8Array 转换为文本.pipeThrough(newTextDecoderStream()).getReader();letbuffer='';constoutputElement=document.getElementById('output');// 3. 循环读取数据块while(true){const{done,value}=awaitreader.read();if(done){console.log('Stream finished.');break;}// 4. 核心：处理 SSE 格式的文本块buffer+=value;// SSE 事件以双换行符 \n\n 分隔constparts=buffer.split('\n\n');// 最后一个部分可能不完整，保留在 buffer 中buffer=parts.pop()||'';for(constpartofparts){if(part.startsWith('data: ')){try{// 移除 'data: ' 前缀并解析 JSONconstjsonString=part.substring(6).trim();if(jsonString==='[DONE]'){reader.cancel();// 遇到结束标记，取消读取return;}constdata=JSON.parse(jsonString);// 假设数据包含文本片段consttoken=data.choices[0].delta.content||'';outputElement.textContent+=token;// 实时滚动到底部 (UX 最佳实践)outputElement.scrollTop=outputElement.scrollHeight;}catch(e){console.error('Failed to parse JSON:',e,'Part:',part);}}}}}

进阶应用：结构化数据流协议

随着 AI 应用的复杂化，仅仅流式传输文本已经不能满足需求。现代 AI 界面需要实时显示工具调用（Tool Calls）、思考过程（Reasoning）、引文（Citations）甚至动态 UI 组件（Artifacts）。

为了支持这些功能，一些先进的 AI 框架（如 Vercel AI SDK）在 SSE 协议之上定义了结构化数据流协议[4]。

结构化数据流的优势：

• 多模态支持：在同一个流中传输文本、图片 URL、工具调用参数等不同类型的数据。
• 细粒度控制：通过type字段（如tool-input-start、reasoning-delta）精确控制前端 UI 的状态和行为。
• Agentic Workflow：支持多步骤 Agent 流程的实时反馈，如“思考中” -> “调用工具” -> “工具结果” -> “生成最终答案”。

例如，一个工具调用事件在流中可能表现为：

data: {"type":"tool-input-start","toolCallId":"call_123","toolName":"getWeather"} data: {"type":"tool-input-available","toolCallId":"call_123","input":{"city":"San Francisco"}}

前端接收到这些事件后，可以实时渲染一个“正在调用天气工具”的 UI 状态，极大地提高了 AI 响应的透明度。

用户体验 (UX) 最佳实践

流式传输的成功不仅在于技术实现，更在于流畅的用户体验。

1. 智能自动滚动 (Smart Auto-Scrolling)

在文本流式输出时，确保聊天容器自动滚动到最新消息是至关重要的。然而，如果用户正在向上滚动查看历史消息，强制滚动到底部会打断用户体验。

最佳实践：

• 使用useRef引用消息容器底部元素。
• 在每次接收到新 token 并更新 UI 后，检查用户当前的滚动位置。
• 仅当用户当前滚动位置接近底部（例如，距离底部 100 像素以内）时，才触发自动滚动 [5]。

2. 高效的 Markdown 渲染

LLM 生成的内容通常包含 Markdown 格式（如代码块、列表）。前端需要实时解析和渲染这些 Markdown。

挑战与优化：

• 性能问题：在每个 token 到达时都重新解析和渲染整个 Markdown 字符串会导致性能瓶颈。
• 优化方案：使用像react-markdown这样的库，并结合React 的 Key 机制，确保只有新增的文本片段触发最小化的 DOM 更新。更高级的优化是实现增量解析，只解析新到达的文本块，而不是整个消息 [6]。

3. 健壮的错误处理与重连机制

流式连接容易受到网络波动、服务器重启等因素的影响。

处理策略：

• 原生 SSE：依赖EventSource的内置重连机制，通过设置retry字段控制重连间隔。
• Fetch 流：必须手动实现指数退避（Exponential Backoff）重试逻辑。
• 用户反馈：在连接中断或服务器返回错误（如 429 Rate Limit）时，应立即向用户显示清晰的错误信息和重试按钮，而不是让界面卡住。

结论

现代 AI 流式界面的实现是一个结合了网络协议、前端工程和用户体验设计的综合性任务。从基础的SSE到灵活的Fetch/ReadableStream，再到复杂的结构化数据流协议，前端技术栈为构建高性能、高透明度的 AI 交互提供了坚实的基础。开发者应根据项目的复杂度和需求，选择最合适的流式技术，并结合智能滚动、高效渲染和健壮的错误处理等最佳实践，为用户带来流畅、即时、富有生命力的 AI 体验。

参考文献

[1] Medium.How does AI (GPT) use Server Side Events and How it renders images?(https://advancedwebdev.substack.com/p/how-does-ai-gpt-use-server-side-events)
[2] MDN Web Docs.Server-Sent Events. (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Server-Sent_Events)
[3] MDN Web Docs.ReadableStream. (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/ReadableStream)
[4] Vercel AI SDK.AI SDK UI: Stream Protocols. (https://ai-sdk.dev/docs/ai-sdk-ui/stream-protocol)
[5] Grapestech Solutions.How to Build React AI Chatbot Interfaces (2026 Guide). (https://www.grapestechsolutions.com/blog/build-react-ai-chatbot-interface/)
[6] Dev.to.Eliminate Redundant Markdown Parsing: Typically 2-10x Faster AI Streaming. (https://dev.to/kingshuaishuai/eliminate-redundant-markdown-parsing-typically-2-10x-faster-ai-streaming-4k94)