面向 AI 智能体的有状态接续：传输层为何至关重要 - InfoQ¶

站点: InfoQ 抓取日期: 2026-04-18 URL: https://www.infoq.cn/article/P3Ko14uHlmRMm50rIhXs

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Turn N: Client → [ system + prompt + tools + ALL prior turns] → Server 复制代码每个请求都是相互独立的。服务器处理请求并返回响应后便会丢弃所有上下文信息，客户端必须从头重建完整的对话上下文。 WebSocket：有状态接续 Turn 1 : Client → [ system + prompt + tools] → Server (server caches response) Turn 2 : Client → [prev_id + tool_output] → Server (server loads from cache) Turn 3 : Client → [prev_id + tool_output] → Server (server loads from cache) ... Turn N: Client → [prev_id + tool_output] → Server (constant-size payload) 复制代码服务器在本地内存保留最新响应，后续调用可直接引用该缓存状态，因此客户端只需发送新增的内容。带宽计算：来自我们的基准测试基于我们实际的 GPT-5.4 测试数据，针对典型的 10 轮编码任务： HTTP 总发送字节数（客户端到服务器端）：每个任务 176 KB（测量平均值）随着上下文积累，从第 0 轮的 2 KB 增长到第 9 轮的 38 KB WebSocket 总发送字节数：每个任务 32 KB（测量平均值）整个过程中每轮保持在 2 至 4 KB 客户端发送字节数减少了 82%，每个任务节省 144 KB，在数千个并发会话中累积效果尤为显著。架构经验 1. API 兼容性与性能：协议税 OpenAI 的 HTTP API（包含 /chat/completions 和响应 API）是事实上的标准，几乎所有大模型工具、SDK 与编排框架均支持它。但这种兼容性也存在代价：该 API 本质上是无状态的，要求客户端在每次请求时都重新传输完整上下文。 WebSocket 模式打破了这种兼容性，造成了碎片化。哪些平台/产品支持 WebSocket？服务商 / 网关 WebSocket API 流式传输方式 OpenAI Responses API ✅（2026 年 2 月起支持） WebSocket 帧（JSON） Google Gemini API ⛔（文本/代码） ✅（音频/视频） WebSocket 帧 Anthropic Claude API ⛔ 服务器发送事件（SSE） OpenRouter ⛔ SSE（兼容 OpenAI） Cloudflare AI Gateway ✅（网关层） WebSocket 帧本地模型（Ollama、vLLM） ⛔ SSE '}}"> 编码智能体中支持 WebSocket 的有哪些？编码智能体 WebSocket 支持备注 OpenAI Codex ✅（原生）基于 Responses API 构建 Cline ✅（仅支持 OpenAI）首批集成，实测提速 39% Claude Code ⛔ 使用 Anthropic SSE API Cursor ⛔ 基于 HTTP，支持多厂商 Windsurf ⛔ 基于 HTTP，支持多厂商 Roo Code ⛔ 基于 Cline 分支，未来可能支持 OpenCode ⛔ 支持多厂商，基于 HTTP '}}"> WebSocket 目前是 OpenAI 独有的优势。如果你的智能体需要在不同服务商之间切换——例如用 Claude 处理推理密集型任务、用 GPT 追求速度——那么在每次调用非 OpenAI 服务时，都会失去 WebSocket 带来的性能优势。谷歌的 Gemini Live API 虽采用了 WebSocket，但面向的是实时音视频流，而非文本类智能体工作流。Cloudflare AI Gateway 虽在多家服务商前端提供了 WebSocket 端点，但底层仍为 HTTP 请求，并未实现类似 OpenAI 那般能显著提升速度的服务端状态缓存。 2. 协议开销规模化影响：当每轮字节数变得重要时对于单个对话而言，重新发送上下文的开销可以忽略不计。但从服务端视角来看，2026 年编码智能体的规模化应用使得这一问题变得不容忽视。对单个主流服务商的并发会话量估算如下：OpenAI Codex 每周活跃用户达 160 万，GitHub Copilot 拥有 470 万付费订阅用户。Claude Code 年化收入 25 亿美元，对应活跃开发者数量超百万。Cline、Cursor、Windsurf、Roo Code、OpenCode 等产品又新增数百万用户。保守估算，每周有 500 万至 1000 万开发者在积极使用 AI 编程智能体。以 OpenAI 这类头部服务商为例，若按高峰时段 10% 至 20% 的用户活跃且会话重叠计算，其高峰期并发编码智能体会话约为 100 万。在这种规模下，结合我们实测的单任务数据： HTTP：100 万会话 × 单任务发送 176 KB = 每 40 秒任务产生 176 GB 的客户端到服务器上行负载 WebSocket：100 万会话 × 单任务发送 32 KB = 每 40 秒任务产生 32 GB 的客户端到服务器上行负载这相当于在 40 秒的任务中减少 144 GB 入站流量，即降低 29 Gbps 带宽压力。对于需要处理数百万请求的服务商而言，这能减轻 API 网关、分词器（需在每次 HTTP 请求时对完整上下文重新分词）及网络基础设施的负载。服务端的节省甚至比客户端更为关键：接收、解析与分词的数据量减少，意味着所有用户都能获得更快的首词元响应时间。 3. 服务器端状态：真正的创新关键结论是：WebSocket 更快并非源于协议本身——基于 TCP 的 WebSocket 与 HTTP/2 的帧开销相近。速度提升来自服务端状态管理：WebSocket 服务器会在连接的本地内存中缓存最新响应，实现近乎即时的会话延续，无需对完整对话重新分词。这会对架构设计产生一系列影响：状态是临时的：它仅存在于处理当前连接的特定服务器内存中。一旦连接断开，状态就会丢失（store=true 时除外）。无多路复用：每个 WebSocket 连接同一时间仅处理一个响应。若要并行调用多个智能体，需建立多个连接。 60 分钟限制：连接将在 1 小时后自动断开，时长超过 1 小时的会话需要实现重连逻辑。对于设计同类系统的架构师来说，模式十分清晰：如果协议中包含大量基于先前上下文逐步推进的顺序请求，在服务端保留该上下文（即便仅存储在易失性内存中）也能显著降低单次请求的开销。 4. 状态化程度谱系针对上下文累积问题，不同解决方案各有优劣取舍：实现方案状态存储位置持久性延迟带宽占用 HTTP（无状态）仅客户端不适用高（随上下文增长而升高）高（随上下文增长而升高） HTTP + store=true 服务端（持久化存储）持久中（服务端从持久存储恢复）低（仅增量输入） WebSocket + store=false 服务端（内存）临时易失低（无需恢复加载）低（仅增量输入） WebSocket + store=true 服务端（内存+持久化）持久低（正常流程无需恢复）低（仅增量输入） '}}"> 对于大多数智能体工作流而言，WebSocket + store=false 是最优方案：既能实现最快的任务接续，数据也不会在服务商服务器上持久化（这对遵循零数据留存政策的企业而言至关重要）；若连接断开，直接从任务起始点重新启动即可，无需尝试从中断位置恢复。 5. 并行执行：多个连接，而非多路复用每个 WebSocket 连接同一时间仅处理一个响应，不支持多路复用。若要执行并行任务（如像 Codex 工程师那样同时运行 4 到 8 个智能体），则需要建立独立的 WebSocket 连接。每个连接依然能享受 WebSocket 带来的带宽节省，但由于执行速度更快，并发连接相比并发 HTTP 请求更容易触发 API 限流。 HTTP 依然适用的场景 WebSocket 模式并非在所有场景下都更优。以下场景建议使用 HTTP：简单、少轮次交互：对于 1 到 2 轮的交互，上下文重传的开销可以忽略，无需为此增加系统复杂度。多厂商支持：若需要在 OpenAI、Anthropic、Google 及本地模型之间切换，标准 HTTP API 是通用规范。WebSocket 模式目前为 OpenAI 独有，采用后会造成厂商锁定。无状态基础设施：若后端运行在无法维持持久连接的无服务器函数（Lambda、Cloud Functions 等）上，HTTP 是唯一选择。调试与可观测性：HTTP 请求可通过标准工具更方便地进行记录、重放与调试，而 WebSocket 则需要专用工具支持。结论在智能体编程工作流中，从无状态 HTTP 切换到有状态 WebSocket 连接带来了显著的性能提升：端到端执行速度加快 29%，客户端发送数据量减少 82%，并且在使用 GPT-5.4 时 TTFT 降低 11%，这一结果已通过我们针对 OpenAI 响应 API 的受控基准测试验证。但 WebSocket 的优势也伴随着相应代价：该方案目前为 OpenAI 独有，在开发者愈发希望在不同模型间灵活切换的生态环境中，会造成厂商锁定。主要替代方案——包括 Anthropic Claude API、Google Gemini、OpenRouter 以及本地模型服务器——均未针对文本类智能体工作流提供对等的 WebSocket 支持。对于构建智能体系统的架构师而言，不能盲目采用 WebSocket，而是要意识到：随着 AI 工作流从单轮交互转向多轮交互，对聊天机器人而言无关紧要的传输层选择对智能体来说却至关重要。任何能够避免重复传输日益增长的对话上下文的方案——无论是通过 WebSocket、服务端会话缓存，还是自定义有状态协议——都能获得类似的性能收益。问题在于，行业是否会形成一套面向有状态 LLM 接续的通用标准，还是这一特性仍将作为各厂商独有的竞争优势存在。基准测试工具和所有结果可在此处获取。【声明：本文由 InfoQ 翻译，未经许可禁止转载。】查看英文原文： https://www.infoq.com/articles/ai-agent-transport-layer/ 促进软件开发及相关领域知识与创新的传播关于我们我要投稿合作伙伴加入我们关注我们联系我们内容投稿：editors@geekbang.com 业务合作：hezuo@geekbang.com 反馈投诉：feedback@geekbang.com 加入我们：zhaopin@geekbang.com 联系电话：010-64738142 地址：北京市朝阳区望京北路9号2幢7层A701 InfoQ 近期会议北京 · QCon 全球软件开发大会 2026.4.16-18 上海 · AICon 全球人工智能开发与应用大会 2026.6.26-27 全球 InfoQ InfoQ En InfoQ Jp InfoQ Fr InfoQ Br Copyright © 2026, Geekbang Technology Ltd. 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