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stream_chunk.rs

1//! StreamChunk — Data Plane 数据面事件。
2//!
3//! 高频、数据透传、无嵌套包装。
4//! 与控制面 RuntimeEvent 分离，避免高频数据事件撑爆控制事件通道。
5//!
6//! 设计原则：只承载"需要实时展示给用户的内容"，不混入状态变更等低频数据。
7//! StreamChunk 携带 Execution View（展示内容），不是 Message。
8//! State 保存完整 Message。两者永不互相引用。
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10use std::time::Duration;
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12// ─── ToolPhase ────────────────────────────────────────────────
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14/// 工具执行生命周期阶段。
15///
16/// 与 LangGraph (`on_tool_start`/`on_tool_end`)、
17/// OpenAI Agents SDK (`tool_call_started`/`tool_call_finished`)、
18/// Claude Desktop (`tool_use`/`tool_result`) 一致。
19#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
20pub enum ToolPhase {
21    /// 工具已加入执行队列（尚未开始）
22    Queued,
23    /// 工具开始执行
24    Started,
25    /// 工具执行完成（成功或失败）
26    Finished,
27}
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29// ─── StreamChunk ──────────────────────────────────────────────
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31/// 数据面事件 — 高频、数据透传。
32///
33/// 统一流式协议，所有 Node（LLM、Tool、MCP、Workflow）共享。
34///
35/// **Tool 并发 emit 协议：**
36/// - Start 保证顺序 — 严格按照 ToolCall 顺序发射（A, B, C）
37/// - End 允许乱序 — 并发执行完成后按实际顺序发射（B, A, C），通过 call_id 关联
38#[derive(Debug, Clone)]
39pub enum StreamChunk {
40    /// 文本输出（LLM 生成的文本 token）
41    TextDelta(String),
42    /// 思考内容（LLM 的 reasoning/thinking block）
43    ///
44    /// `redacted` 为审查后的敏感推理内容（如 Anthropic thinking_redacted）。
45    /// Graph 层保留完整信息，UI 层决定是否展示。
46    ThinkingDelta {
47        text: String,
48        redacted: Option<String>,
49    },
50    /// 工具生命周期事件（Queued / Started / Finished）
51    ToolLifecycle {
52        phase: ToolPhase,
53        call_id: String,
54        tool_name: String,
55    },
56    /// 工具执行结果（展示用，content 为 String，前端直接展示）
57    ///
58    /// 与 State Plane 的 `Message::ToolResult` 分离。
59    /// State 保存完整 Message（含 content_blocks, metadata, raw_response）。
60    /// 此变体仅用于实时展示。
61    ToolOutput {
62        call_id: String,
63        tool_name: String,
64        content: String,
65        is_error: bool,
66        duration: Duration,
67    },
68}
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