AI 生成系统进化到第二代通常关注延迟、连贯性与可控性。本文总结 v2 的关键改进点：流式生成、缓存与复用、多模型协调与可解释性。
核心改进
- 流式输出（streaming）：通过 SSE/WebSocket 提供渐进式结果，改善交互体验并减少首响应延迟。
- 组件化模型调用：将生成任务拆分为多个专责子模型（如意图识别、内容生成、后处理），便于缓存与并行执行。
- 多模型协调：采用中控策略或代理模式在不同模型间调度输入/上下文以提升结果一致性。
可控性与模板化
- 提供可控的模板与槽位机制限制模型输出范围，结合规则引擎处理边界情况，增强可靠性。
评估与人机协作
- 使用自动化评估（BLEU/ROUGE/semantic similarity）结合人工验收（质量抽样）建立回归检测。
- 在关键流程引入人类审核/修正环节（human-in-the-loop）以处理高风险输出。
相关工具与架构示例在工程文档中提供了可复用模块与接口规范。