【大模型调用编排】Task A流式输出，Task B/C/D并发执行完毕后流式输出

继文献之后，希望将Task B/C/D并发执行完毕后流式输出，该如何做?

好，这个问题问得非常到位 👍
一旦 B / C / D 也改成流式，本质就变成了一个「多路流式并发 → 顺序回放」的问题。

我直接给你工程上正确、稳定、可扩展的做法，并解释为什么一定要这么做。

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一、结论先行（一句话版）

B / C / D 可以并发流式跑，但绝不能直接 yield

👉 正确做法是：
「每个任务一个 Queue 缓存 token，先并发跑完 / 或边跑边存，等 A 完成后再按顺序回放这些 token」

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二、为什么「不能直接 yield B / C / D」

如果你这样写（❌ 错误示范）：

async for chunk in task_b():
    yield chunk

问题会立刻出现：

问题	原因
token 乱序	A / B / C / D 都在 yield
SSE 事件交叉	客户端无法区分阶段
难以控制顺序	generator 天然抢占

👉 流式并发 ≠ 流式输出

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三、正确架构（B / C / D 流式，但可控）

核心思想（非常重要）

Task A        → 直接 yield（前台）
Task B/C/D   → 流式生成 → Queue 缓存（后台）
                ↓
           Task A 完成后
                ↓
        依次从 Queue 取 token → yield

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四、整体结构图

┌──────────────┐
│ Task A       │───► SSE 实时输出
└──────────────┘

┌──────────────┐
│ Task B       │───► Queue[B] (token)
└──────────────┘

┌──────────────┐
│ Task C       │───► Queue[C] (token)
└──────────────┘

┌──────────────┐
│ Task D       │───► Queue[D] (token)
└──────────────┘

Task A 结束
    ↓
按 B → C → D 顺序回放 Queue

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五、关键实现（完整可落地）

1️⃣ 流式大模型调用（复用之前）

async def llm_stream_call(name: str):
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(0.5)
        yield f"{name} token {i}"

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2️⃣ Task A（前台流式）

async def task_a():
    async for chunk in llm_stream_call("TaskA"):
        yield chunk

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3️⃣ Task B / C / D（后台流式 → Queue）

⚠️ 这里是核心

async def stream_to_queue(task_name: str, queue: asyncio.Queue):
    try:
        async for chunk in llm_stream_call(task_name):
            await queue.put(chunk)
    finally:
        await queue.put(None)  # 结束标志

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4️⃣ 流式调度器（重点中的重点）

import asyncio

async def stream_controller(payload: dict):
    # 为每个任务准备独立 Queue
    queues = {
        "task_b": asyncio.Queue(),
        "task_c": asyncio.Queue(),
        "task_d": asyncio.Queue(),
    }

    # 1️⃣ 并发启动 B / C / D（流式但后台）
    asyncio.create_task(stream_to_queue("TaskB", queues["task_b"]))
    asyncio.create_task(stream_to_queue("TaskC", queues["task_c"]))
    asyncio.create_task(stream_to_queue("TaskD", queues["task_d"]))

    # 2️⃣ 先流式输出 Task A
    async for chunk in task_a():
        yield {
            "event": "task_a",
            "data": chunk
        }

    # 3️⃣ Task A 完成后，依次回放 B / C / D
    for task_name in ["task_b", "task_c", "task_d"]:
        queue = queues[task_name]
        while True:
            chunk = await queue.get()
            if chunk is None:
                break
            yield {
                "event": task_name,
                "data": chunk
            }

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5️⃣ FastAPI + SSE（不变）

from fastapi import FastAPI, Request
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse

app = FastAPI()

@app.post("/stream")
async def stream_endpoint(request: Request):
    payload = await request.json()
    return EventSourceResponse(
        stream_controller(payload),
        media_type="text/event-stream"
    )

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六、客户端看到的效果（理想）

event: task_a
data: TaskA token 0

event: task_a
data: TaskA token 1
...

event: task_b
data: TaskB token 0
event: task_b
data: TaskB token 1
...

event: task_c
data: TaskC token 0
...

event: task_d
data: TaskD token 0
...

✔ 顺序严格可控
✔ 但 B / C / D 实际上早就在并发跑

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七、性能 & 工程说明（很重要）

✅ 并发效率

• B / C / D 在 A 输出期间已经生成了大量 token
• 回放几乎是瞬时的

✅ 内存风险

• Queue 默认无界
  👉 可改成：

asyncio.Queue(maxsize=200)

用于 backpressure

✅ 可扩展性

• 你现在已经具备：

  • 任意 DAG
  • 任意阶段控制
  • 混合流式 / 非流式

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八、常见错误总结（你可以对照排雷）

错误	后果
B/C/D 直接 yield	SSE 乱序
用 list 存 token	内存暴涨
没有 None 结束标志	死等
共用一个 Queue	token 串台

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九、升级方向（下一步你一定会用到）

如果你继续往生产走，我可以直接帮你：

• ✅ Task DAG 编排器（拓扑排序）
• ✅ 流式任务取消（客户端断开即 cancel）
• ✅ SSE 心跳 / keep-alive
• ✅ Token 级 tracing（哪个任务吐的）
• ✅ OpenAI / 通义 / Claude 真 SDK 版本

你可以直接说一句：
👉 “下一步我想做生产级取消 / DAG / 某某模型”