Agent流式输出方案

在 SpringBoot 后端中，如果前端发送请求后，后端依次调用 Dify 工作流A（含工具调用+大模型） 和 工作流B，并希望最终以 流式输出（Streaming） 返回给前端，是可以实现的。但需要注意 异步编排、数据流合并、协议兼容性 等问题。以下是完整实现方案：

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1. 整体架构设计

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2. 关键实现步骤

(1) SpringBoot 配置 SSE（Server-Sent Events）

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class StreamController {

    @GetMapping(path = "/stream-chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChat() {
        // 合并多个工作流的流式响应
        return Flux.merge(
            callDifyWorkflowA(),
            callDifyWorkflowB()
        );
    }

    private Flux<String> callDifyWorkflowA() {
        // 调用 Dify 工作流A（假设返回 Flux<String>）
        return WebClient.create("http://dify-api/workflow-a")
            .get()
            .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
            .retrieve()
            .bodyToFlux(String.class)
            .map(data -> "[Workflow A] " + data); // 添加标记
    }

    private Flux<String> callDifyWorkflowB() {
        // 调用 Dify 工作流B（工具调用可能在此触发）
        return WebClient.create("http://dify-api/workflow-b")
            .get()
            .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
            .retrieve()
            .bodyToFlux(String.class)
            .map(data -> "[Workflow B] " + data);
    }
}

(2) 前端接收流式数据

const eventSource = new EventSource("/api/stream-chat");
eventSource.onmessage = (e) => {
    console.log("收到流式数据:", e.data);
    // 示例输出：
    // [Workflow A] 工具调用: 计算完成
    // [Workflow A] 模型回复: 结果是42
    // [Workflow B] 模型回复: 补充说明...
};

(3) Dify 工作流的关键配置

• 工具调用与流式兼容：
  Dify 工作流需配置为 流式返回工具中间结果（如先返回 {"tool_used": "calculator"}，再返回模型生成的文本）。
• 超时处理：
  在 SpringBoot 中设置超时（避免流无限挂起）：

  .timeout(Duration.ofSeconds(30)) // 超时设置
  .onErrorResume(e -> Flux.just("【超时】"));
  

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3. 解决核心问题

(1) 多个工作流的流式合并

• Flux.merge()：并行合并多个流（谁先返回数据谁先输出）。
• Flux.concat()：串行合并（先完整返回A，再返回B）。

(2) 工具调用的流式交互

• Dify 工作流内部：
  工具调用结果需通过 yield 逐步返回（而非一次性返回），例如：

  # Dify 工作流示例（Python伪代码）
  def workflow_a():
      yield "正在调用计算工具..."
      tool_result = execute_tool("1+1")  # 同步调用
      yield f"工具结果: {tool_result}"
      yield model.generate("解释结果...")  # 流式生成
  

(3) 协议一致性

• 统一数据格式：
  所有工作流返回的数据需保持一致格式（如纯文本或 JSON 包裹的 {type: "tool/text", data: ...}）。

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4. 高级优化方案

(1) 动态工作流链

• 根据条件调用不同工作流：

  Flux<String> dynamicFlow = requestParam.equals("A") ? callDifyWorkflowA() : callDifyWorkflowB();
  

(2) 背压（Backpressure）控制

• 防止前端处理不过来：

  .onBackpressureBuffer(100) // 缓冲100条数据
  

(3) 断线重连

• 前端监听 onerror 并重新连接：

  eventSource.onerror = () => {
      setTimeout(() => new EventSource(...), 1000);
  };
  

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5. 完整示例场景

1. 用户提问：
   “计算3的平方，然后解释数学意义。”
2. 流式响应：
   • [Workflow A] 工具调用: square(3)=9
   • [Workflow A] 模型回复: 3的平方是9，代表...
   • [Workflow B] 模型回复: 补充：平方运算在几何中...

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6. 注意事项

• Dify 工作流需支持流式：确认其 API 是否返回 Transfer-Encoding: chunked。
• 性能监控：使用 Micrometer 跟踪流式请求的延迟和吞吐量。
• 错误隔离：某个工作流失败时不影响其他流（如用 onErrorContinue）。

如果需要更具体的 Dify 工作流配置或 SpringBoot 调优技巧，可以进一步讨论！