HTTP SSE 是单向通道，客户端发起 HTTP 请求之后，服务端持续推送流式数据到客户端，此时不支持双向交互。
请求地址：https://wss.lke.cloud.tencent.com/v1/qbot/chat/sse
请求方式：POST
注意：
触发对话接口前，需要有已发布的应用。
请放到 HTTP Body 中, 以 JSON 的形式发送，具体如下：
名称 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
request_id | string(255) | 否 | 请求 ID，用于标识一个请求（作消息串联，建议每个请求使用不同的 request_id）。 为了便于问题排查，建议必填。 |
content | string | 是 | 消息内容，如果发送图片，在此传递 markdown 格式的图片链接，例如，其中图片链接需要可公有读【需将图片传入 tcadp 的 cos 中】。 最大值限制： 不同模型最大值有差异，请参考 ListModel 接口的 InputLenLimit。 |
file_infos | Object 数组 | 否 | 文件信息，如果填写该字段，content 字段可以为空。数据结构请参考 file_infos, 依赖 实时文档解析。 注意： 没有文件信息时，该字段可不填或指定为空数组。 |
session_id | string(64) | 是 | 会话 ID，用于标识一个会话（外部系统提供，建议不同的用户端会话传入不同的 session_id，否则同一个应用下的不同用户的消息记录会串掉） 参数长度：2-64个字符 校验规则： ^[a-zA-Z0-9_-]{2,64}$ ，一般可以用 uuid 来生成该值 uuid 示例：1b9c0b03-dc83-47ac-8394-b366e3ea67ef |
bot_app_key | string(128) | 是 | 应用密钥（可参考 1.2 如何获取 AppKey 章节）。 |
visitor_biz_id | string(64) | 是 | 访客 ID（外部输入，建议唯一，标识当前接入会话的用户）。 |
streaming_throttle | int32 | 否 | 流式回复频率控制：控制应用回包频率。该值表示应用每积攒多少字符向调用方回包一次，值越小回包越频繁（体验上越流畅，但流量开销也越大）。当不传值或者为 0 时以系统配置为准。 默认值：5 建议最大值：100 注意： 该设置项也不会加快大模型输出的时间，只是改变了向调用方回包的频率。因此如果设置很大，则会出现很长时间没有回包的现象。 |
custom_variables | map[string]string | 否 | 工作流场景： 自定义参数可用于传递参数给工作流开始节点的 API 参数字段，通过该 API 参数字段可以被工作流识别并使用，具体参考 开始节点 使用文档。 自定义 API 参数的值。可以配置多个 key: value 对，key 为自定义参数的参数名称，value 为对应的自定义参数的运行时的值。 单个参数值的最大长度不超过 3000，参数总数量上限为 1000 个。 注意： map 的 key 和 value 类型都是 string，如{"UserID":"10220022"}， 不合法的参数如： {"UserID": 10220022}； 其中 value 也可以是 json 字符串，如 {"Data": "{\"UserID\":\"10220022\",\"Score\":{\"Chinese\":89,\"Math\":98}}"} 检索知识库范围设置场景： 自定义参数可用于设置知识库检索范围，如需传入多个参数值，使用英文竖线分隔(|)，例如： "user1|user2"。 注意： 如果需要在问题中指定知识库进行检索，可以通过该字段传入相关的标签值， 具体请参考 知识库检索范围设置 。 |
system_role | string | 否 | 角色指令（提示词）, 为空时使用应用配置默认设定，填写时取当前值。 最大值限制： 不同模型最大值有差异，请参考 ListModel 接口的 RoleLenLimit。 注意： 该参数仅在标准模式下生效。 |
incremental | bool | 否 | 控制回复事件和思考事件中的 content 是否是增量输出的内容，默认 false 注意： 该字段设置为 true , 只对回复事件和思考事件生效。 回复事件效果： 思考事件效果： |
search_network | string | 否 | 是否开启联网搜索。取值范围： 空字符串：跟随应用配置 enable：打开联网搜索 disable：关闭联网搜索 注意： 应用配置在未开启联网搜索时，如上取值字段无意义。 |
model_name | string | 否 | 支持在对话的过程传入指定模型， 同一个 session_id 下传入不同的模型名称可以保持上下文之间的关联。 当前支持下面几个自定义模型： Youtu/youtu-mrc-pro：精调知识大模型高级版 Youtu/youtu-mrc-standard：精调知识大模型标准版 Hunyuan/hunyuan：混元大模型高级版 Hunyuan/hunyuan-standard：混元大模型标准版 Hunyuan/hunyuan-turbo：混元大模型 Turbo 版 Hunyuan/hunyuan-standard-256k：混元大模型长文本版 Hunyuan/hunyuan-role：混元大模型角色扮演版 Hunyuan/hunyuan-t1：混元大模型 T1版 Hunyuan/hunyuan-turbos：混元大模型 Turbos 版 Hunyuan/hunyuan-2.0-thinking-251109：混元大模型2.0-Think Hunyuan/hunyuan-2.0-instruct-251111：混元大模型2.0-Instruct Deepseek/deepseek-r1-250528：DeepSeek-R1模型最新版 Deepseek/deepseek-v3-250324：DeepSeek-V3模型最新版 Deepseek/deepseek-v3.1：DeepSeek-V3.1模型 Deepseek/deepseek-v3.2：DeepSeek-V3.2模型 TCADP/glm-5：智谱 GLM-5 TCADP/kimi-k2.5：Kimi K2.5 TCADP/minimax-m2.5：MiniMax M2.5 注意： 请确保账户下有足够的 PU 资源，避免在使用的过程中报错。 |
stream | string | 否 | 是否开启流式传输。取值范围： 空字符串：跟随应用配置 enable：流式传输 disable：非流式传输 |
workflow_status | string | 否 | 是否开启工作流。取值范围： 空字符串：跟随应用配置（页面无配置工作流开关的入口，默认是开启） enable：开启工作流 disable：关闭工作流 该参数仅在标准模式下生效。 |
visitor_labels 知识标签列表的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
name | string | 知识标签名 |
values | string 数组 | 知识标签值 |
file_infos
文件信息的数据结构：
名称 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
file_name | string | 是 | 文件名称 |
file_size | string | 是 | 实时文档解析接口返回的文件大小 |
file_url | string | 是 | 实时文档解析接口返回的文件 URL |
file_type | string | 是 | 文件类型 |
doc_id | string | 是 | 实时文档解析接口返回的 doc_id |
在应用管理界面，找到您处于运行中的应用（需要先发布），单击调用，会弹出“调用信息”窗口。
在调用信息窗口可以看到 AppKey，单击复制即可。
curl --location 'https://wss.lke.cloud.tencent.com/v1/qbot/chat/sse' \--header 'Content-Type: application/json' \--data '{ "session_id":"a29bae68-cb1c-489d-8097-6be78f136acf", "bot_app_key":"请自行获取应用对应的key", "visitor_biz_id":"a29bae68-cb1c-489d-8097-6be78f136acf", "content":"哪吒2票房", "incremental": true, "streaming_throttle": 10, "visitor_labels": [], "custom_variables":{}, "search_network":"disable", "stream":"enable", "workflow_status":"disable", "tcadp_user_id":""}'Operating System: Ubuntu 24.04.3 LTS / x86_64Runtime Version: GNU bash, version 5.2.21(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)
事件名：reply
事件方向：后端 > 前端
注意：
如果收到的消息中 is_evil == true 表示该消息命中敏感内容，发送失败。
因并发超限导致排队超时，会下发 "超出并发数限制" 错误。
数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
request_id | string(255) | 请求 ID，用于标识一个请求（用作消息串联，建议每个请求使用不同的 request_id）。 |
content | string | 消息内容。 |
file_infos | Object 数组 | 文件信息。 |
record_id | string(64) | 消息唯一 ID。 |
related_record_id | string(64) | 关联的消息唯一 ID。 |
session_id | string(64) | 会话 ID，用于标识一个会话（外部系统提供，建议不同的用户端会话传入不同的 session_id，否则同一个应用下的不同用户的消息记录会串掉）。 |
is_from_self | bool | 消息是否由自己发出 （如果是自己发出，显示在聊天框右侧，否则在左侧） |
can_rating | bool | 该消息记录是否能评价。 |
timestamp | int64 | 消息时间戳（秒级）。 |
is_final | bool | reply 事件消息是否已输出完。 流式模式下，消息会多次返回，每次返回均覆盖之前的答案。 当 is_final == true 时，停止生成按钮被隐藏，并且显示点赞和点踩按钮。 reference 事件和 reply 事件无固定顺序关系，不建议以该字段作为消息完整结束的标识。 |
is_evil | bool | 是否命中敏感内容。 注意：消息上行后会先进行敏感内容检测，并返回一条【reply】事件，告知敏感内容检测结果， 敏感内容检测通过后才会进入正常业务逻辑处理 |
is_llm_generated | bool | 是否为模型生成内容。 |
reply_method | uint8 | 回复方式： 1：大模型回复 2：未知问题回复 3：拒答问题回复 4：敏感回复 5：已采纳问答对优先回复 7：并发数超限回复 8：全局干预知识 9：任务流回复 10：任务流答案 11：搜索引擎回复 12：知识润色后回复 13：图片理解回复 14：实时文档回复 15：澄清确认回复 16：工作流回复 17：工作流运行结束 18：智能体回复 19：多意图回复 23：智能体结构化输出 |
knowledge | Object 数组 | 命中的知识。 |
option_cards | string 数组 | 选项卡，任务流程专有。 注意：该字段可能为空，为空时该字段不返回。 |
custom_params | string 数组 | 用户自定义业务参数，用于透传问答中业务参数。 注意：该字段可能为空，为空时该字段不返回。 |
task_flow | Object | 任务流程调试信息。 注意：该字段可能为空，为空时该字段不返回。 |
work_flow | Object | 工作流调试信息。 说明：该字段可能为空，为空时该字段不返回。 |
quote_infos | Object 数组 | 引用信息。 |
knowledge 命中的知识的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
id | string | 命中的知识 ID。 |
type | uint32 | 命中的知识类型： 1：问答 2：文档片段 |
seg_id | string | 片段 ID，可通过 DescribeSegments 接口查看片段详情。 |
work_flow 工作流调试信息的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
workflow_name | string | 工作流名称。 |
workflow_id | string | 工作流 ID。 |
workflow_run_id | string | 工作流运行 ID。 |
option_cards | string 数组 | 选项卡。 |
current_node | Object | 当前节点信息。 |
outputs | string 数组 | 输出结果。 |
current_node 当前工作流节点信息：
名称 | 类型 | 说明 |
NodeID | string | 节点 ID。 |
NodeType | int32 | 节点类型： 0：未指定 1： 开始节点 2：参数提取节点 3：大模型节点 4：知识问答节点 5：知识检索节点 6：标签提取节点 7：代码执行节点 8：工具节点 9：逻辑判断节点 10：回复节点 → 消息节点 11：选项卡节点 12：循环节点 13：意图识别节点 14：工作流节点 15：插件节点 16：结束节点 |
NodeName | string | 节点名称。 |
Status | int32 | 状态： 0：初始状态 1： 运行中 2：运行成功 3：运行失败 |
Input | string | 节点的输入。json 字符串（含普通字符串）。 |
Output | string | 节点的最终输出。json 字符串（含普通字符串）。 |
TaskOutput | string | 任务的输出。（原始输出） |
FailMessage | string | 异常信息。 |
CostMilliSeconds | string | 节点的总耗时。如果节点有多次调用，耗时为多次调用的总和。 |
Reply | string | 当前节点的回复内容。当前参数提取、消息节点、结束回复节点可能非空。 |
BelongNodeID | string | 节点所属工作流被引用时的引用节点的 ID，所属的工作流是被引用的时候非空。 |
StatisticInfo | Object | LLM 统计信息。 |
StatisticInfo LLM 统计信息：
名称 | 类型 | 说明 |
ModelName | string | 模型名称。 |
FirstTokenCost | uint32 | 首 token 耗时。 |
TotalCost | uint32 | 推理总耗时。 |
InputTokens | uint32 | 输入 token 数量。 |
OutputTokens | uint32 | 输出 token 数量。 |
TotalTokens | uint32 | 输入+输出总 token。 |
quote_infos 引用信息数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
index | int | 引用的角标索引， 角标 icon 请接入方自行设计实现。 |
position | int | 在回复内容 content 中的位置(中文字符，英文字符，其他符号都算一个字符)。 |
效果：
quote_infos 示例（此处只展示，省略了部分结构）：
[ "reply", { "type": "reply", "payload": { "can_feedback": true, "can_rating": false, "content": "2025年2月13日腾讯股价情况如下：\n\n### 腾讯控股（00700.HK）港股市场表现\n\n- **股价波动**：腾讯控股股价在2025年2月13日经历了显著的波动，盘中振幅达到4.35%。这一波动既反映了市场情绪与资金博弈的短期影响，也体现了行业环境与公司基本面的长期逻辑。\n- **股价范围**：腾讯股价在当天最高达到464.6港币，最低跌至437港币。\n\n### 腾讯控股（TCTZF.us）美股市场表现\n\n- **股价上涨**：在美股市场，腾讯控股（TCTZF.us）股价在2025年2月13日盘中一度上涨5.05%，最新报58.10美元/股。\n- **市场反应**：这一异动引发了市场的广泛关注，投资者纷纷开始挖掘其背后的原因及影响。\n\n请注意，以上信息仅供参考，投资有风险，入市请谨慎。", "quote_infos": [ { "index": 1, "position": 323 } ], }, "message_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" }]事件名：token_stat
事件方向：后端 > 前端
数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
session_id | string(64) | 会话 id。 |
request_id | string(255) | 对应发送事件的请求 id。 |
record_id | string(64) | 对应发送事件的消息记录 id。 |
status_summary | string | 本轮对话状态： 处理中： processing 成功：success 失败：failed |
status_summary_title | string | 本轮对话状态描述。 |
elapsed | int | 本轮调用耗时，单位 ms。 |
token_count | int | 本轮请求消耗 token 数（当包含多个过程时, 计算将汇总）。 |
procedures | Object 数组 | 调用过程列表。 |
procedures 调用过程列表的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
name | string | 英文名，与下面的 title 字段一一对应。 knowledge， task_flow，search_engine， image，large_language_model，pot_math，file |
title | string | 调用过程描述，对应 name 字段，各中文含义如下： 调用知识库，调用任务流程，调用搜索引擎，调用图片理解，大模型回复，调用计算器，阅读文件。 |
status | string | 调用过程状态，处理中：processing；成功：success；失败：failed。 |
input_count | int | 当次过程输入消耗 token 数。 |
output_count | int | 当次过程输出消耗 token 数。 |
count | int | 当次过程消耗总 token 数：输入 + 输出。 |
示例:
[ "token_stat", { "type": "token_stat", "payload": { "elapsed": 1616, "order_count": 50000000, "procedures": [ { "count": 323, "input_count": 308, "name": "knowledge", "output_count": 15, "status": "success", "title": "调用知识库" } ], "record_id": "Hpe_20240625_185659_215_EsH2uf8L", "request_id": "8PUcDU6xyQ-301747294000", "session_id": "2d071ef7-ef76-44df-84a4-9210672ed700c8", "status_summary": "success", "status_summary_title": "调用知识库", "token_count": 323, "used_count": 553 }, "message_id": "89d91395-06bc-4f2e-b240-06f7b4498b0c6e" }]事件名：reference
事件方向：后端 > 前端
数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
record_id | string(64) | 消息唯一 ID。 |
references | Object 数组 | 参考来源。 |
references 参考来源的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
id | string | 该 id 使用方法分为两个部分, 可参考下面两个示例： 当参考来源类型为1,2,3时，可调用 获取来源详情列表 接口查看参考来源详情。如需预览，可通过上述接口获取对应参数拼接进行跳转访问： 说明： 该 id 字段对应 DescribeRefer 中的 ReferBizIds 字段 当参考来源类型为4的时候，该 id 表示返回多个参考来源的序号。 |
type | uint32 | 参考来源类型： 1：问答 2：文档片段 4：联网检索到的内容 说明： 当 type = 2 的时候， 参考来源返回的粒度是文档切片维度的数据，需要配合上述 id 字段使用。 一篇文档【 doc_id 】可能存在多个切片，请自行决定是否需要进行去重展示。 |
url | string | type = 2 时， 该 url 为文档打开外部引用链接设置的自定义跳转链接地址。 type = 4 时，该 url 为联网搜索到的信源地址。 |
name | string | 参考来源名称。 |
doc_id | uint64 | 参考来源文档 ID。 |
doc_biz_id | uint64 | 参考来源文档业务 ID， 可调用 文档详情 接口查看对应文档的基础信息。 |
doc_name | string | 参考来源文档名称。 |
qa_biz_id | string | 参考来源问答业务 ID。 |
示例1
参考来源类型为：
1：问答
2：文档片段
可调用 获取来源详情列表 接口查看参考来源详情, 此时 id 字段对应 DescribeRefer 中的 ReferBizIds 字段。
reference 事件：
[ "reference", { "type": "reference", "payload": { "record_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "references": [ { "doc_biz_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "doc_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "doc_name": "一百个成语典故及其历史人物故事+ (1).docx", "id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "name": "一百个成语典故及其历史人物故事+ (1)", "qa_biz_id": "0", "type": 2, "url": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" } ], "trace_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" }, "message_id": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" }]示例2
参考来源类型为：
4：联网检索到的内容
此时，在收到的 thought 事件中或者 reply 事件中，content 字段下的 [3] [4] 表示的就是 references 中联网检索到的来源的下标。
reply 事件(此处只展示，省略了部分结构)：
[ "reply", { "type": "reply", "payload": { "can_feedback": true, "can_rating": false, "content": "\n\n截至2025年2月13日14:59，《哪吒2》（《哪吒之魔童闹海》）总票房（含预售） 已突破**98亿元**，距离100亿大关仅一步之遥[3][4][7][8]。该票房成绩已超越《黑豹》， 成为全球影史票房榜前18名中唯一一部非好莱坞电影[3][4][8]。 \n\n根据灯塔专业版预测，《哪吒2》最终总票房可能达到**153.38亿元**，而猫眼预测则给出更高的**160.32亿元**[4]。 此外，影片海外票房已超过627万元人民币，观影" }, "message_id": "**************************" }]reference 事件：
[ "reference", { "type": "reference", "payload": { "record_id": "**************************", "references": [ { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "1", "name": "破82亿元，进入全球票房榜前31！哪吒2海外首映看哭观众，有周边上架3天就卖光", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://new.qq.com/rain/a/20250210A04P8O00" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "2", "name": "刚刚！哪吒2票房破90亿", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://new.qq.com/rain/a/20250211A07V6J00" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "3", "name": "冲刺百亿票房！《哪吒2》总票房破98亿", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://view.inews.qq.com/a/20250213A04F7F00?scene=qqsearch" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "4", "name": "《哪吒2》票房突破98亿元，影视股掀起涨停潮", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://view.inews.qq.com/a/20250213A04L4M00?scene=qqsearch" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "5", "name": "哪吒2票房破30亿", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://new.qq.com/rain/a/20250202A03TL500" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "6", "name": "哪吒2票房超去年冠军", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://new.qq.com/rain/a/20250203A02PAT00" }, { "doc_biz_id": "0", "doc_id": "0", "doc_name": "", "id": "7", "name": "《哪吒2》票房突破98亿元", "qa_biz_id": "0", "type": 4, "url": "https://view.inews.qq.com/a/20250213A04DPH00?scene=qqsearch" } ], "trace_id": "**************************" }, "message_id": "**************************" }]事件名：error
事件方向：后端 > 前端
数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
request_id | string(255) | 请求 ID，用于标识一个请求（作消息串联，建议每个请求使用不同的 request_id）。 |
error | Object | 错误。 |
error 错误的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
code | uint32 | 错误码。 |
message | string | 错误信息。 |
示例：
event:reply
data:{"type":"reply","payload":{"can_rating":false,"content":"你是谁","from_avatar":"","from_name":"","is_evil":false,"is_final":true,"is_from_self":true,"is_llm_generated":false,"knowledge":null,"record_id":"83ecd23c-6283-48d0-ac5e-7d8ab604770d","related_record_id":"","reply_method":0,"request_id":"","session_id":"sse_session8","timestamp":1701330804,"trace_id":"5daf1726c254241810bb160b4c8efbed"},"message_id":"808727d6-260a-4b7f-8a70-99330feaef3f"}
event:reply
data:{"type":"reply","payload":{"can_rating":true,"content":"我是智能体开发平台，能够回答各种问题和提供信息。","from_avatar":"https://qbot-1251316161.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/avatar.png","from_name":"bot","is_evil":false,"is_final":true,"is_from_self":false,"is_llm_generated":true,"knowledge":[{"id":33386,"type":1},{"id":452,"type":1},{"id":33388,"type":1}],"record_id":"7cfaf2dc-8e95-475b-9aa5-d6a5d4358f71","related_record_id":"83ecd23c-6283-48d0-ac5e-7d8ab604770d","reply_method":1,"request_id":"","session_id":"sse_session8","timestamp":1701330805,"trace_id":"5daf1726c254241810bb160b4c8efbed"},"message_id":"21b3eb5b-b0eb-4a2c-907b-2a287ad26a34"}
event:errordata:{"type":"error","error":{"code":460004,"message":"应用不存在"}}注意：
接口使用时需判断取值是否为200，是则正常返回。
事件名：thought
事件方向：后端 > 前端
注意：
该事件目前只在使用 DeepSeek-R1 模型的时候有返回。
数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
elapsed | int | 本轮调用耗时，单位 ms。 |
is_workflow | bool | 是否工作流。 |
procedures | Object 数组 | 调用过程列表。 |
record_id | string(64) | 对应发送事件对应的消息记录 id。 |
request_id | string(255) | 对应发送事件对应的请求 id。 |
session_id | string(64) | 会话 id。 |
trace_id | string | 链路 id。 |
workflow_name | string | 工作流名称。 |
procedures 的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
debugging | Object | 调试过程信息。 |
index | uint32 | 过程索引。 |
name | string | 英文名, 与下面的 title 字段一一对应.knowledge, task_flow，search_engine，image，large_language_model，pot_math，file，thought。 |
title | string | 调用过程描述，对应 name 字段，各中文含义如下：调用知识库，调用任务流程， 调用搜索引擎，调用图片理解，大模型回复，调用计算器，阅读文件，思考。 |
status | string | 状态：processing- 使用中；success- 成功；failed-failed。 |
icon | string | 图标，用于展示。 |
switch | string | 是否切换 Agent。 |
workflow_name | string | 工作流名称。 |
plugin_type | int32 | 插件类型 0：自定义插件；1：官方插件；2：工作流。 |
elapsed | uint32 | 当前请求执行时间，单位 ms。 |
debugging 的数据结构：
名称 | 类型 | 说明 |
content | string | 调试过程中输出的内容。 |
效果：
示例：
[ "thought", { "type": "thought", "payload": { "elapsed": 0, "is_workflow": false, "procedures": [ { "debugging": { "content": "\n好的，用户询问DeepSeek-R1的特点，这已经是第三次了。前两次我已经详细列出了它的高效性能、长上下文处理、多领域通用性、安全合规、多语言支持、灵活部署和高性价比等特点。用户可能是在确认信息，或者希望得到更简洁或不同角度的回答。\n\n我需要考虑用户为什么重复提问。可能的情况包括：用户没有完全理解之前的回答，需要更简明的总结；或者他们想确认信息的准确性；亦或是他们希望了解是否有新的更新。此外，用户可能是在测试回答的一致性，或者他们需要将信息用于特定场景，比如报告或比较不同模型。\n\n接下来，我应该检查之前的回答是否全面，是否有遗漏的重要特点。例如，是否提到了模型的训练数据、支持的框架、具体性能指标等。另外，用户可能对技术细节感兴趣，比如模型结构、训练方法，或者是实际应用" }, "elapsed": 9954, "icon": "https://lke-realtime-1251316161.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/icon/thinking.png", "index": 0, "name": "thought", "plugin_type": 0, "status": "processing", "switch": "", "title": "思考", "workflow_name": "" } ], "record_id": "piQ_20250208_140511_254_45ja7HPq", "request_id": "rjbuFuYeDB-8487350785", "session_id": "dfd04cd0-ef69-4fb6-a447-a0b44018a93f", "trace_id": "9a9613dbaa9edd27958bd1180c524295 / piQ_20250208_140511_254_45ja7HPq", "workflow_name": "" }, "message_id": "7070ef0d-4c28-4d5a-abc8-2ea2e7fa027d" }]错误码 | 错误信息 |
400 | 请求参数错误，请参阅接入文档。 |
460001 | Token 校验失败。 |
460002 | 事件处理器不存在。 |
460004 | 应用不存在。 |
460006 | 消息不存在或没有操作权限。 |
460007 | 会话创建失败。 |
460008 | Prompt 渲染失败。 |
460009 | 访客用户不存在。 |
460010 | 会话不存在或没有操作权限。 |
460011 | 超出应用配置模型 QPM 并发数限制。 |
460020 | 模型请求超时。 |
460021 | 知识库未发布。 |
460022 | 访客创建失败。 |
460023 | 消息点赞点踩失败。 |
460024 | 标签不合法。 |
460025 | 图像识别失败。 |
460031 | 超出应用 QPS 并发数限制。 |
460032 | 当前应用模型余额不足。 |
460033 | 应用不存在或没有操作权限。 |
460034 | 输入内容过长。 |
460035 | 计算内容过长, 已经停止。 |
460036 | 任务流程节点预览参数异常。 |
460037 | 搜索资源已用尽，调用失败。 |
460038 | 该 AppID 请求存在异常行为，调用失败。 |
4505004 | APPKEY 无效，请核实 APPKEY 来源。 |
adp-chat-client 代码内包括了一个完整连接建立和消息收发的流程。详细请查看 基于官方开源项目 adp-chat-client 的集成方案，来进行快速部署客户端并集成您的智能体应用，将智能体应用的对话功能嵌入您的业务系统。
如果不需要完整客户端，仅需要大模型回复的消息的前端渲染组件，可不下载前端 demo 代码，直接 npm 下载：
消息统一渲染组件（Vue 2 或 React）：lke-component - npm。
消息统一渲染组件（Vue 3）：lke-component-vue3 - npm。
