流式输出：stream_mode 的四种模式

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文章目录

• 流式输出：stream_mode 的四种模式
• • 一、四个模式
  • 二、messages 模式做打字机
  • 三、怎么选
  • 四、和 Checkpointer 配合

流式输出：stream_mode 的四种模式

用户不希望对着一个转圈等十几秒。LangGraph 的 app 支持流式（streaming），边跑边把中间结果推出来。关键是 stream_mode 参数，它有四种取值，适用场景各不相同。

一、四个模式

for chunk in app.stream(input, stream_mode="values"):
...

• values：每步完成后，推送「当前完整状态」。简单好用，适合轮询展示最新全貌；
• updates：只推送「这一步新增的更新」（哪个节点改了哪些字段）。信息最精简，便于增量渲染；
• messages：专门推送 LLM 的 token 流（包括中间的思考/工具调用），做「打字机效果」就靠它；
• custom：节点里用 yield / 自定义事件主动推送你关心的任意内容。

二、messages 模式做打字机

for chunk in app.stream(
{"messages": [{"role":"user","content":"讲个笑话"}]},
stream_mode="messages",
):
msg, metadata = chunk
if msg.content:
print(msg.content, end="", flush=True)

stream_mode="messages" 会把模型每次吐出的 token 实时给你，前端直接往屏幕上滚。

三、怎么选

• 想看「每一步图在干嘛」→ updates；
• 想实时显示「最终状态演进」→ values；
• 想做聊天打字机 → messages；
• 想在自己节点里定制事件（比如「已检索到 3 篇」）→ custom。

四、和 Checkpointer 配合

流式不影响持久化：即便边流边出，检查点依然按超级步落盘。用户中途断开重连，用同一个 thread_id 重新 stream 即可续上。

一句话：流式不是「锦上添花」，而是 Agent 体验的底线。选对 stream_mode，你的图既能后台算，也能前台娓娓道来。