第 12 章 · AI智能体的结构化输出与流式响应

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原创最新推荐文章于 2026-10-26 16:42:29 发布 249 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

AI智能体结构化输出与流式响应融合实战：Spring AI实现与避坑指南大模型应用开发中，结构化输出与流式响应是智能体落地的关键。结构化输出通过JSON Schema约束模型生成，确保数据可被程序稳定解析；流式响应基于SSE实现实时推送，提升用户体验。两者结合时，需解决流式过程中JSON不完整、解析失败等工程难题。Spring AI提供BeanOutputConverter、Function Calling等方案，支持双通道输出与容错解析。适用于智能客服、制度学习助手等场景，实现自然语言与结构化数据的同步输出。阅读详情

版本：Spring AI 2.0.1

目标：用 entity(...) 把模型输出变成 Java 对象；用 stream() 推出 token，接到 SSE，并旁路拼完整文本落库。

本章分两段：

上半：结构化输出 —— 提示 / 原生约束 → entity → Converter →（可选）校验自纠
下半：流式响应   —— Flux → SSE → 旁路聚合落库

两段只在一个地方相交：没有 stream().entity(...)。要对象，用同步 call().entity(...)；要打字机效果，先流式推 UI，结束后再对完整文本做转换。

12.1 为什么要结构化输出

模型默认返回自然语言。业务代码通常要的是对象：

{ "city": "杭州", "tempC": 26, "condition": "晴" }

不是「今天杭州大约二十六度，天气晴朗」。用正则从散文里抠字段，一改提示就容易坏。

稳定拿到对象，实际就三步：

告诉模型格式（Schema、示例，或 JSON mode）
把返回字符串转成 Java 类型
校验失败时，把错误信息喂回去再试

上图左路是「Prompt 里写格式 + Converter 解析」，右路是「供应商 API 级 ResponseFormat」。两条路最后都进 ChatClient.call().entity(...)。流式没有对等的 entity()，图底也写了这一点。

12.2 两条技术路线

	提示侧	供应商原生
做法	Prompt 附 Schema / 格式说明，再用 Converter 解析	Options 上挂 `response_format` / `JSON_SCHEMA`
约束强度	中等	更强，但取决于型号是否真支持
适用	跨供应商、Ollama、兼容网关能力不明时	OpenAI 等明确支持 structured 的路径

Spring AI 2.0 用 EntityParamSpec 组合这两条：默认走提示侧；需要时再开 useProviderStructuredOutput()。

选型可以直接按场景记：

跨供应商 / 本地模型     → 提示侧 + Converter，必要时 validateSchema()
OpenAI 且字段必须很严   → 开原生 structured，并叠加校验
只要合法 JSON、字段靠提示 → entity(Class) 或 JSON_OBJECT 通常够用

OpenAI 系常见两种格式：

JSON_OBJECT：保证是 JSON 对象，不保证字段符合你的 Schema
JSON_SCHEMA：按 Schema 约束；顶层 array 等边界见 12.8

2.0.1 起 OpenAI strict 默认偏 false。strict=true 时，可选字段、复杂 schema 更容易收到 HTTP 400；真要严格再显式打开。

12.3 `entity(...)`：从响应取出对象

record WeatherReport(String city, int tempC, String condition) {}

WeatherReport report = chatClient.prompt()
        .user("用 JSON 描述杭州今天的天气：城市、摄氏温度、天气概况")
        .call()
        .entity(WeatherReport.class);

常用重载：

方法	用途
`entity(Class, Consumer<EntityParamSpec>)`	推荐；可开原生 structured / 校验
`entity(ParameterizedTypeReference)`	泛型集合等
`entity(StructuredOutputConverter)`	自定义 Converter
`responseEntity(...)`	同时要 `ChatResponse` 元数据

stream() 路径没有 entity(...)。流式要对象，见 12.12。

12.4 EntityParamSpec：两个独立开关

record Answer(String summary, List<String> bullets) {}

Answer a = chatClient.prompt()
        .user("总结 Spring AI ChatClient")
        .call()
        .entity(Answer.class, spec -> spec
                .useProviderStructuredOutput()
                .validateSchema());

开关	作用
`useProviderStructuredOutput()`	把 JSON Schema 下发到供应商 API；不支持时静默回退到提示侧
`validateSchema()`	校验返回 JSON，失败则带错误重试（默认最多 3 次）；由 `StructuredOutputValidationAdvisor` 驱动；不支持 streaming

调用顺序可以记成：

entity(Class, spec)
  →（可选）原生 schema 约束
  →（可选）校验 Advisor 自纠
  → 调模型
  → Converter.convert(text) → T

三个常见坑：

reasoning / thinking 型号可能仍返回纯文本，反序列化直接失败
OpenAI Structured Outputs 通常不接受顶层 JSON 数组；List<T> 要包一层容器 record
「原生 structured 没生效」经常是静默回退——生产建议叠 validateSchema()

不想每次写 Spec，也可以用 Advisor 参数全局打开原生 structured；与 per-call 开关二选一，不要两套都开还互相打架。

12.5 Converter：文本到 Java

entity(...) 背后是 StructuredOutputConverter。

Converter	做什么
`BeanOutputConverter`	JSON → POJO / record；`getFormat()` 可生成提示侧格式说明
`MapOutputConverter`	半固定结构；下游自己检查键是否存在
`ListOutputConverter`	列表；供应商不支持顶层 array 时改用包装类型

record WeatherList(List<WeatherReport> items) {}

自定义 Converter 通常只做两件事：告诉模型怎么写、把文本变成 T。适合 XML、CSV 或领域 DSL。Markdown 代码围栏可以在转换前剥掉。

12.6 校验自纠与提示写法

打开 validateSchema() 时，框架会挂上 StructuredOutputValidationAdvisor。也可以显式注册自定义版本（改重试次数、JsonMapper、预置 schema）；显式注册会替换自动那一份。

… → StructuredOutputValidationAdvisor → … → ChatModel
         ↑ 校验失败：追加纠错消息，再次 call

即使开了 JSON mode，提示里仍建议写清：

只输出 JSON，不要 Markdown 围栏
字段、类型、枚举取值
缺失字段怎么处理（null / 省略 / 默认值）
必要时给一个短示例

BeanOutputConverter.getFormat() 生成的说明可以直接拼进 Prompt，少手写 Schema。

三种写法对比：

// A. 最简
MyDto a = chatClient.prompt()
        .user(q)
        .call()
        .entity(MyDto.class);

// B. Options 挂 ResponseFormat
MyDto b = chatClient.prompt()
        .user(q)
        .options(OpenAiChatOptions.builder()
                .responseFormat(new ResponseFormat(ResponseFormat.Type.JSON_OBJECT))
                .build())
        .call()
        .entity(MyDto.class);

// C. Spec 统一开关（推荐）
MyDto c = chatClient.prompt()
        .user(q)
        .call()
        .entity(MyDto.class, spec -> spec
                .useProviderStructuredOutput()
                .validateSchema());

日常优先 C；供应商特有微调再叠 B。

12.7 嵌套对象与 Tool

嵌套可以直接映射到 record：

record OrderLine(String sku, int qty) {}
record Order(String orderId, List<OrderLine> lines, BigDecimal total) {}

Order order = chatClient.prompt()
        .user(rawOrderText)
        .call()
        .entity(Order.class, spec -> spec.validateSchema());

BigDecimal、日期等要在提示里约定格式。嵌套过深可以拆成两阶段抽取。泛型列表用 ParameterizedTypeReference；顶层 array 不行就包一层。

和 Tool 一起用时：

场景	做法
工具返回值给模型	短 JSON 字符串即可
最终答案要 DTO	工具循环结束后，对最终助手文本做 `entity`
`returnDirect=true`	在应用层自己解析工具结果，不要再指望外层 `entity` 自动包一层

12.8 供应商常见坑

场景	注意
OpenAI / 兼容网关	`strict=true` + 可选字段易 400；顶层 array 要包一层；网关未必真支持 `json_schema`，用校验兜底；代码围栏在提示里禁止，或 Converter 里 strip
Azure / Foundry	跟部署模型能力走，不跟 Spring 模块名走
Anthropic / Google / Mistral	原生 structured 随型号变；不支持就退回提示侧 + 校验。Google 上 ToolChoice 与纯 JSON 目标冲突时，拆成两步调用
Ollama	reasoning 型号易吐纯文本；`format: json` 只保证 JSON，不保证字段

通用再记三条：原生 structured「没生效」先怀疑静默回退；自纠会多耗 token，要限制次数并修 schema；finishReason=length 多半是 JSON 被截断。

12.9 为什么要流式

非流式等整段答完才返回，首字延迟高。流式按 token / chunk 边到边推，长回答体验更接近「打字机」。

Spring AI 用 Reactor Flux 表示流，可以接到 WebFlux、MVC 的 SSE，或自己的消息通道。

上图四步：接请求 → ChatClient.stream() → Flux 增量帧 → SSE 推浏览器。红框是硬约束：事件循环上不要跑阻塞 JDBC、同步 ChatModel.call()、或对长流 blockLast()。慢工具和落库放到独立线程，或用 doOnComplete 旁路。

12.10 流式 API

ChatModel：

Flux<ChatResponse> stream = chatModel.stream(
        new Prompt(List.of(new UserMessage("讲一个短故事"))));

ChatClient：

Flux<String> tokens = chatClient.prompt()
        .user("讲一个短故事")
        .stream()
        .content();

三个出口：

方法	拿到什么	何时用
`content()`	文本增量	多数聊天 UI
`chatResponse()`	`ChatResponse`（finishReason、metadata、tool）	要看结束原因 / 工具结构
`chatClientResponse()`	还含 Advisor 上下文	调试 Advisor 链

实现可能推 delta（增量）或 snapshot（全文快照）。接入前先看前几帧：

chatClient.prompt().user(q).stream().content()
        .take(5)
        .doOnNext(frame -> log.debug("frame={}", frame))
        .subscribe();

是 snapshot 时，前端应「替换」整段，而不是「追加」。

12.11 接到浏览器：SSE

浏览器 GET /chat/stream → Controller 组 prompt().stream().content() → ChatModel 吐 token → 以 event: delta 推回，最后 done。需要时再加 status（retrieving / tooling / answering）。

WebFlux

@GetMapping(path = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ServerSentEvent<String>> stream(
        @RequestParam String q,
        @RequestParam String conversationId) {

    return chatClient.prompt()
            .user(q)
            .advisors(a -> a.param(
                    ChatMemory.CONVERSATION_ID, conversationId))
            .stream()
            .content()
            .map(token -> ServerSentEvent.<String>builder()
                    .event("delta")
                    .data(token)
                    .build())
            .concatWithValues(ServerSentEvent.<String>builder()
                    .event("done")
                    .data("[DONE]")
                    .build())
            .onErrorResume(ex -> Flux.just(ServerSentEvent.<String>builder()
                    .event("error")
                    .data(ex.getMessage())
                    .build()));
}

MVC（SseEmitter）

@GetMapping("/chat/stream-mvc")
public SseEmitter streamMvc(@RequestParam String q) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(120_000L);
    Disposable disposable = chatClient.prompt()
            .user(q)
            .stream()
            .content()
            .subscribe(
                    token -> {
                        try {
                            emitter.send(SseEmitter.event()
                                    .name("delta")
                                    .data(token));
                        } catch (IOException e) {
                            emitter.completeWithError(e);
                        }
                    },
                    emitter::completeWithError,
                    emitter::complete);
    emitter.onCompletion(disposable::dispose);
    emitter.onTimeout(disposable::dispose);
    return emitter;
}

长思考、长 tool 时加心跳（event: ping），避免网关把空闲连接掐掉。

事件建议分流：

event: meta
event: status   （retrieving / tooling / answering）
event: delta
event: done / error

12.12 旁路聚合落库（以及流式后再转对象）

同一条流做两件事：上面透传给浏览器，下面用 doOnNext 拼完整文本再落库。同一条 Flux 不要重复订阅，否则会重复打模型。

StringBuilder full = new StringBuilder();

Flux<String> ui = chatClient.prompt()
        .user(q)
        .stream()
        .content()
        .doOnNext(full::append)
        .doOnComplete(() -> messageRepository.saveAssistant(
                conversationId, full.toString()));

return ui; // 控制器再包成 SSE

原则：

UI 走透传帧，保首字延迟
落库走聚合结果
一条流、一次订阅；旁路用 doOnNext / doOnComplete，不要再 subscribe 第二次

也可用 MessageAggregator 旁路得到完整 ChatResponse，再取 Usage / finishReason。

流式结束后要 DTO，对聚合文本做 Converter，或另开一次同步 call().entity(...)：

String json = chatClient.prompt()
        .user(q)
        .stream()
        .content()
        .collect(Collectors.joining())
        .block();

MyDto dto = new BeanOutputConverter<>(MyDto.class).convert(json);

block() 只适合测试、批处理，或明确不在 WebFlux 事件循环上的代码路径。控制器若已经返回 Flux，不要在里面再 block()。

带 Tool 时，工具参数 JSON 常拆在多个 chunk 里，拼齐前不能执行，前端会感觉「停顿」。应推 status=tooling；多数产品只展示最终轮文本。不要指望流式中途跑 validateSchema()。

12.13 取消、超时与网关

客户端断开要取消订阅：

return chatClient.prompt().user(q).stream().content()
        .doOnCancel(() -> log.info(
                "client cancelled, conversationId={}", conversationId))
        .timeout(Duration.ofMinutes(2));

半截答案要不要写入记忆，由产品定：多数不写，或标 partial=true。

经 Nginx / API Gateway 时，对该 path 关闭响应缓冲、调大空闲超时，必要时关闭 gzip，否则前端会「等一整包」。

12.14 流式与 Advisor 顺序

常见顺序：

SafeGuard → Memory(读) → RAG(检索) → ToolCalling → ChatModelStream → Memory(写)

检索多半发生在首 token 之前；Memory 写回宜在流成功结束后。Usage 常在最终帧才完整；带 tool 时 Usage 多为累计值。

12.15 小结

主题	记住这些
结构化	提示侧 vs 供应商原生；`entity` + `EntityParamSpec`；Converter 做转换；`validateSchema` 不支持 streaming
流式	`Flux` → SSE；旁路聚合落库；事件循环上不阻塞
交界	没有 `stream().entity(...)`；UI 流式，对象化走聚合后转换或同步 `call()`