在 流式对话场景： "@coze/uniapp-api": "^0.3.1", 相比 Coze API来说手机很容发烫，聊了一会手机就变烫了，怎么优化呢？

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在 流式对话场景： "@coze/uniapp-api": "^0.3.1", 相比 Coze API来说手机很容发烫，聊了一会手机就变烫了，怎么优化呢？

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扣子 uniapp-api 流式对话场景手机发烫问题优化方案

一、问题可能原因分析

1. 数据处理效率问题：流式响应持续传输大量 Token 导致设备 CPU 长时间高负载
2. 网络请求频繁：SDK 可能存在冗余连接或未优化的长连接管理
3. 客户端渲染压力：实时更新 UI 导致频繁重绘消耗资源
4. 工作流节点设计不合理：未优化的节点逻辑导致不必要的计算开销

二、针对性优化建议

（一）减少数据传输与处理量

1. 优化 Token 输出策略

   • 采用自定义编码替代 JSON 嵌套结构（如用 | 分隔参数），Token 数量可减少 60%+（参考：优化大模型响应时间）

   // 优化前（48 Token）
   {"func":"getWeather","args":{"city":"shenzhen","date":"2024-12-12"}}
   
   // 优化后（17 Token）
   getWeather|shenzhen|2024-12-12
   

   • 用中文数字替代阿拉伯数字（如"二五年三月二十日"替代"2025-03-20"）

2. 压缩方法名与参数
   将工具方法名缩短（如 getCurrentTime → gct），降低序列化开销

（二）网络请求优化

1. 使用 WebSocket 长连接
   确保 SDK 基于 WebSocket 实现流式传输，避免 HTTP 短轮询（参考：流式插件配置）

   # 流式插件配置示例
   paths:
     /stream/api:
       post:
         operationId: stream
         x-runMode: Streaming  # 启用流式模式
   

2. 批量发送用户输入
   合并短时间内的用户输入，减少请求次数（如设置 300ms 输入防抖）

（三）客户端性能优化

1. 减少 UI 更新频率

   • 流式响应中每 500ms 合并一次数据更新 UI，而非每次接收 Delta 都刷新
   • 使用虚拟滚动列表优化长对话历史渲染

2. 异步处理数据解析
   将 JSON 解析、富文本转换等操作放在 Worker 线程执行，避免阻塞主线程

（四）工作流与智能体优化

1. 简化意图识别节点
   采用数字编码意图（如 1=天气查询、2=闲聊），减少大模型输出 Token 量（参考：搭建低延时语音助手）

2. 启用模型缓存策略
   对高频重复查询（如固定问答）启用本地缓存，减少 API 调用

三、实施步骤

1. 升级 SDK 版本：确认是否使用最新版 @coze/uniapp-api，检查 Changelog 中的性能优化项
2. 优化工作流设计：按本文建议调整对话流节点，减少不必要计算
3. 客户端埋点监控：添加 CPU 占用率、网络请求频率等性能指标监控
4. 灰度发布验证：先在部分用户群测试优化效果，对比发烫改善程度

四、参考文档

• 优化大模型响应时间
• 流式插件配置教程
• 执行对话流接口说明

若优化后仍存在问题，建议通过 扣子技术支持 提供具体性能日志，进一步定位 SDK 层面的优化空间。> 正在帮您查询中，请稍等...

扣子 uniapp-api 流式对话场景手机发烫问题优化方案

一、问题可能原因分析

1. 数据处理效率问题：流式响应持续传输大量 Token 导致设备 CPU 长时间高负载
2. 网络请求频繁：SDK 可能存在冗余连接或未优化的长连接管理
3. 客户端渲染压力：实时更新 UI 导致频繁重绘消耗资源
4. 工作流节点设计不合理：未优化的节点逻辑导致不必要的计算开销

二、针对性优化建议

（一）减少数据传输与处理量

1. 优化 Token 输出策略

   • 采用自定义编码替代 JSON 嵌套结构（如用 | 分隔参数），Token 数量可减少 60%+（参考：优化大模型响应时间）

   // 优化前（48 Token）
   {"func":"getWeather","args":{"city":"shenzhen","date":"2024-12-12"}}
   
   // 优化后（17 Token）
   getWeather|shenzhen|2024-12-12
   

   • 用中文数字替代阿拉伯数字（如"二五年三月二十日"替代"2025-03-20"）

2. 压缩方法名与参数
   将工具方法名缩短（如 getCurrentTime → gct），降低序列化开销

（二）网络请求优化

1. 使用 WebSocket 长连接
   确保 SDK 基于 WebSocket 实现流式传输，避免 HTTP 短轮询（参考：流式插件配置）

   # 流式插件配置示例
   paths:
     /stream/api:
       post:
         operationId: stream
         x-runMode: Streaming  # 启用流式模式
   

2. 批量发送用户输入
   合并短时间内的用户输入，减少请求次数（如设置 300ms 输入防抖）

（三）客户端性能优化

1. 减少 UI 更新频率

   • 流式响应中每 500ms 合并一次数据更新 UI，而非每次接收 Delta 都刷新
   • 使用虚拟滚动列表优化长对话历史渲染

2. 异步处理数据解析
   将 JSON 解析、富文本转换等操作放在 Worker 线程执行，避免阻塞主线程

（四）工作流与智能体优化

1. 简化意图识别节点
   采用数字编码意图（如 1=天气查询、2=闲聊），减少大模型输出 Token 量（参考：搭建低延时语音助手）

2. 启用模型缓存策略
   对高频重复查询（如固定问答）启用本地缓存，减少 API 调用

三、实施步骤

1. 升级 SDK 版本：确认是否使用最新版 @coze/uniapp-api，检查 Changelog 中的性能优化项
2. 优化工作流设计：按本文建议调整对话流节点，减少不必要计算
3. 客户端埋点监控：添加 CPU 占用率、网络请求频率等性能指标监控
4. 灰度发布验证：先在部分用户群测试优化效果，对比发烫改善程度

四、参考文档

• 优化大模型响应时间
• 流式插件配置教程
• 执行对话流接口说明

若优化后仍存在问题，建议通过 扣子技术支持 提供具体性能日志，进一步定位 SDK 层面的优化空间。{"msg_type":"empty result","data":"empty result","from_module":null,"from_unit":null}{"msg_type":"generate_answer_finish","data":"","from_module":null,"from_unit":null}{"msg_type":"generate_answer_finish","data":"{"finish_reason":0,"FinData":""}","from_module":null,"from_unit":null}