[!info] related notes

• 所属 MOC: LLM Streaming MOC
• 相关概念: Delta Stream, Append Event Stream, Full State Stream
• 输出模型: LLM 输出四层模型
• 高级组合: Streaming 高级协议模式

Delta Stream vs Append Stream

范围

对比 LLM Streaming 的两种最主流协议模式：Delta Stream（文本增量流）和 Append Event Stream（事件追加流）。它们表面上都”只返回增量”，但增量的对象、前端的消费方式、适用场景完全不同。

为什么要放在一起理解

很多开发者混淆这两种协议，因为它们都”只传增量”。但选错协议会导致：

• 用 Delta Stream 做 Agent 系统 → 无法优雅表达工具调用和结构化数据
• 用 Append Stream 做简单聊天 → 前端 reducer 过度复杂，打字机效果难实现

理解它们的本质区别，才能在正确场景选择正确的协议。

核心区别：增量对象不同

Delta Stream：增量的是 content

// 前端操作
message.content += delta.content

事件示例：

{ "type": "text.delta", "content": "你" }
{ "type": "text.delta", "content": "好" }
{ "type": "text.delta", "content": "世界" }

所有 delta 都在扩展同一段文本。最终结果：

message.content = "你好世界"

Append Stream：增量的是 event

// 前端操作
events.push(event)

事件示例：

{ "type": "message.append", "content": "你好" }
{ "type": "tool_call", "name": "symptom_extract", "args": {...} }
{ "type": "extracted_info", "data": { "symptom": "头痛" } }
{ "type": "message.append", "content": "根据你的描述..." }

每个事件是独立的结构化记录，可能有不同的类型和目标。

一句话判断标准

// 如果前端收到事件后主要做：
currentMessage += content
// → Delta Stream

// 如果前端收到事件后主要做：
switch (event.type) {
  case "message.append":
  case "tool_call":
  case "extracted_info":
  case "status":
}
// → Append Stream

对比表

对比点	Delta Stream	Append Stream
增量对象	同一个文本字段	新事件 / 新片段 / 新消息项
前端操作	content += delta	events.push(event) 或 reducer 分发
关注点	一条消息怎么逐步生成	一个 AI 流程产生了哪些事件
数据形态	偏 text diff	偏 event log
UI 效果	打字机输出	多步骤状态展示
典型用途	ChatGPT 回答生成	Agent / workflow / tool call
带宽	⭐ 最低	中
延迟	⭐ 最低	中
前端复杂度	中（维护 buffer）	中（reducer 分发）

依赖路径 / 演进链

简单聊天 → Delta Stream 就够
    ↓ 增加 function calling
需要表达工具调用 → 在 Delta 基础上扩展事件类型
    ↓ 增加结构化提取、多步骤流程
事件类型越来越多 → 自然演进为 Append Stream
    ↓ 需要统一事件格式
加 Structured Streaming 封装 → 工业级协议

实际系统的做法

大多数生产系统不是纯 Delta 或纯 Append，而是组合使用：

外层用 Append 管理流程，内层用 Delta 管理文本生成。

{ "type": "message.started", "message_id": "m1" }        // ← Append
{ "type": "text.delta", "message_id": "m1", "content": "你好" }  // ← Delta
{ "type": "tool_call", "name": "symptom_extract" }         // ← Append
{ "type": "extracted_info", "data": {...} }                // ← Append
{ "type": "text.delta", "message_id": "m1", "content": "，我已经整理了你的症状。" }  // ← Delta
{ "type": "message.completed", "message_id": "m1" }       // ← Append

易混淆点

• “都是增量”不等于”一样”：Delta 的增量是文本扩展，Append 的增量是事件追加。
• Append 不排斥文本效果：Append Stream 也可以实现打字机效果，只是需要额外处理（比如 message.append 事件的 content 字段逐字到达）。
• 选择标准不是”哪个更好”而是”场景需要什么”：只做聊天选 Delta，做 Agent 选 Append，做复杂系统选组合。