Pydantic AI中流式处理与结果获取的注意事项

在Pydantic AI项目使用过程中，开发者可能会遇到一个有趣的现象：当同时使用流式处理(stream)和结果获取(get_output)时，消息列表会出现重复内容。这个现象揭示了框架内部消息处理机制的一些特点，值得开发者注意。

现象描述

通过一个简单的示例可以清晰地观察到这个现象。当开发者使用run_stream方法启动流式处理，并在流结束后调用get_output方法时，消息列表(new_messages)会包含重复内容。具体表现为：

1. 初始状态下消息数量为1
2. 流处理完成后消息数量变为2
3. 调用get_output后消息数量增加到3

这表明框架在流处理和结果获取两个阶段都向消息列表添加了内容。

技术背景

这种现象源于Pydantic AI的消息处理机制。在流式处理过程中，框架会将部分结果实时添加到消息列表；而当调用get_output时，框架又会将完整结果再次添加到同一列表中。这种设计虽然保证了数据的完整性，但也导致了重复问题。

解决方案

项目维护者指出，run_stream方法由于其固有的限制和异常行为，已被标记为即将弃用。推荐开发者转而使用基于iter的方法，这种方法不仅避免了消息重复问题，还提供了更清晰的接口设计。

iter方法的主要优势包括：

• 输出结果作为运行结果的属性直接访问
• 不会产生副作用
• 提供了更灵活的控制流程

最佳实践建议

对于需要同时使用流式处理和结果获取的场景，建议开发者：

1. 优先考虑使用iter方法替代run_stream
2. 如果必须使用run_stream，应注意避免重复处理消息
3. 关注框架更新，及时迁移到更稳定的API

随着Pydantic AI的持续发展，iter方法将会进一步优化，提供更简洁的使用方式，帮助开发者更高效地构建AI应用。

理解这些底层机制有助于开发者更好地利用Pydantic AI框架，避免潜在问题，构建更健壮的应用程序。