Pydantic-AI 中实现实时反馈流的技术方案

在 Pydantic-AI 项目中，开发者经常需要处理长时间运行的工具或任务，这些任务如果能够向客户端提供实时反馈，将显著提升用户体验。本文将深入探讨如何在 Pydantic-AI 生态中实现这种实时反馈机制。

实时反馈的需求场景

在实际应用中，我们经常会遇到以下典型场景：

1. 长时间运行的工具：如 Elasticsearch 查询、MISP 检查等耗时操作
2. 多级代理调用：客户端请求可能经过多个代理层级的处理
3. 进度指示：需要向用户展示当前操作状态而非仅最终结果

传统的一次性响应模式无法满足这些场景的需求，因此需要实现流式反馈机制。

技术实现方案

Pydantic-AI 提供了基于异步任务的解决方案，核心思路是利用 Python 的 asyncio 库创建并行任务，并在流式输出中插入这些任务的反馈信息。

基本实现模式

elastic_search_task = asyncio.create_tasks(...)
task_included = False

async for message in result.stream_text():
    process_message(msg)
    if not task_included and elastic_search_task.done():
        elastic_msg = await elastic_search_task
        process_message(elastic_msg)
        task_included = True

方案解析

1. 任务创建：使用 asyncio.create_tasks 创建后台运行的异步任务
2. 流式处理：通过 stream_text() 方法获取主任务的流式输出
3. 条件检查：在每次迭代中检查后台任务是否完成
4. 结果注入：当后台任务完成时，将其结果注入到主输出流中

多级代理架构中的实现

在复杂的多级代理调用场景中（如 Client → FastAPI → Agent1 → Agent2 → Tool），该方案同样适用。关键在于：

1. 每层代理都需要保持流式处理能力
2. 中间代理不应修改注入的反馈信息
3. 反馈信息应沿调用链原路返回

最佳实践建议

1. 反馈信息设计：保持反馈信息简洁明了，如"正在搜索Elasticsearch..."等状态提示
2. 错误处理：考虑后台任务失败的情况，提供适当的错误反馈
3. 性能考量：避免创建过多并行任务导致系统资源紧张
4. 超时机制：为长时间运行的任务设置合理的超时时间

总结

Pydantic-AI 的异步任务与流式输出结合方案，为开发者提供了灵活实现实时反馈的途径。通过合理设计任务结构和反馈机制，可以显著提升复杂AI应用的交互体验。这种模式特别适合需要长时间处理或涉及多级调用的AI应用场景。