流式 BFF：AI 原生架构下的智能体胶水层

主要观点总结

文章主要介绍了生成式AI原生架构中遇到的挑战及解决方案，特别是针对智能体接口不一致、流式数据传输等问题，提出了流式BFF（Streaming Backend for Frontend）的概念。流式BFF旨在解决HTTP API与智能体协同过程中的数据流处理和接口不一致等问题，通过统一接口、流式处理、实时过滤和协调传统API，提升系统的可靠性和响应速度。

关键观点总结

关键观点1: 生成式AI原生架构的挑战

随着生成式AI的应用普及，架构面临智能体接口不一致、流式数据传输、与传统API不同步等挑战。

关键观点2: 流式BFF的概念

流式BFF是一种适用于AI原生架构的胶水层，旨在解决HTTP API与智能体协同过程中的数据流处理和接口不一致等问题，通过封装并标准化不同智能体的接口，提供一致的数据格式，简化前端开发。

关键观点3: 流式BFF的核心特性

包括统一接口、流式处理、实时过滤和协调传统API，以提升系统的可靠性和响应速度。

关键观点4: 构建流式BFF的挑战

如何构建流式BFF是一个未知领域，需要进一步沉淀和探索。需要关注如何提供外部或第三方服务的接口，而不是构建全新的架构。

关键观点5: 流式BFF的应用实例

通过Vercel的AI SDK，可以轻松为BFF内建对主流大模型的支持，并通过动态流式接口转换机制处理来自不同模型的流式响应。

文章预览

TL；DR：我们需要一个新的框架、胶水层，来帮助我们适配生成式 AI 的输出，以及解决流式数据传输的问题。 在过去几个月里，我们一直在项目上探索： 如何设计更好的架构，以将业务流程和开发流程中的各类智能体结合起来，进一步释放生成式 AI 的潜力 ？诸如于面向 IDE、DevOps、Team AI 等多个不同消费端的智能体。 在这个过程中，浮现了一种新的架构模式： 流式 BFF 。 流式 BFF（Streaming Backend for Frontend）  是一种适用于 AI 原生架构的胶水层，旨在解决 HTTP API 与智能体协同过程中的数据流处理和接口不一致等问题。 引子 0：生成式 AI 时代的架构演进 在先前的文章里《 LLM 优先的软件架构 》里，我们介绍了四个原则：用户意图导向设计 、上下文感知、原子能力映射、语言 API。而那篇《 语言接口：探索大模型优先架构的新一代 API 设计 》中，我们 ………………………………