Agent Event Streaming Format
Agent Event Streaming Format 指的是：當產品從單次 token streaming 進化到多步 agent workflow 時，前端與中介層應該接收的是「語意事件」而不是裸 token chunk。aihao-blog 的文章把 OpenAI、AG-UI、Vercel AI SDK、LangChain 放在一起比較，核心結論很直接：token deltas 只能描述字串增量，已經不足以表達子代理、工具呼叫、狀態更新與人類核准。
核心觀察
最重要的轉變有三個：
- 從增量到事件：文字、工具參數、推理、完成狀態都應該用有語意的 event 表達。
- 從單線流到樹狀流：多 agent / subagent 需要 namespace，否則前端分不清事件屬於誰。
- 從原始輸出到投影：前端應拿 projection/view model，而不是直接消化上游模型原始串流。
這和 agent-trace-observability 很接近：如果 trace 是後端觀測資料，那 event stream 就是前端可消化的觀測面。
實務含意
- 不要把模型 API 原封不動轉給 UI。
- 要把
start / delta / end、snapshot / patch這類語意先整理好。 - 多模型共存時，應讓後端做格式轉換，前端只依賴自己的事件契約。
這也補強 dynamic-agent-workflows 與 loop-engineering：workflow 不只是在做工具編排，也是在定義 agent 與 UI 之間怎麼溝通。