北京
网页里跑一个13秒的数据库查询，转个圈，没人抱怨。换成电话，同样13秒就是一片死寂——而死寂听起来像掉线。人会挂断。
谷歌ADK团队本周发布的一份指南给这件事标上了数字。在gemini-3.8-live的销售报告基准测试里，把一个工具从阻塞式改成流式，智能体开口说第一句话的时间从14.4秒降到1.2秒。查询本身还是花了13秒。只是打电话的人不再察觉了。
为什么在系统提示里加一句"告诉用户你正在处理"没用？原因很机械。普通工具是一个协程，执行完才返回：
- 模型这一轮在等函数返回结果
- 它没法说出"稍等"这句话，因为控制权还没交回来
- 修复必须在架构层面：工具得在活干完之前先把控制权交出去
有过程就流式播报
如果任务有真实阶段——连接、扫描、聚合、格式化——就把工具写成异步生成器。在ADK里，把return改成yield就够了。框架会把声明标记为非阻塞，并立刻给模型发一个确认，于是智能体可以在活还在跑的时候说话。
每一次yield都以部分函数响应的形式到达模型，模型再转述出来："好，我已经进到仓库里了，正在拉订单记录。"来电者听到的是进展，不是沉默。如果他在查询中途问了个不相关的问题，智能体也能回答，而且不会取消后台任务。
只是等待就放后台
用户已经走神了，还逐段播报就很烦。如果没什么值得说的，就只在最后yield一次。因为它仍然是生成器，模型会立刻收到一个挂起信号，说一句"我正在整理"，然后安静到结果落地。
执行形态和交付时机是两个独立的旋钮。ADK把后者暴露为FunctionTool上的response_scheduling。在谷歌的基准测试里，一份在WHEN_IDLE下到达的报告会礼貌地等模型讲完另一段20秒的回答，再插进去；在INTERRUPT下它会打断模型说到一半的句子。流式工具甚至可以逐条更新做选择：中间进展保持SILENT，最终数字用WHEN_IDLE交付。
指南里那条经验法则值得记住：等待有故事，就流式播；等待只是等待，就放后台。
真实来电者出现后才会咬人的细节
- 重复调用。流式工具横跨好几轮，模型听到用户重复自己的话，可能再调一次。文档字符串里写"只调一次"有帮助，但真正兜底的是锁存，尤其当工具带副作用、比如订时段的时候。多实例部署时，把这个键挪到带TTL的Redis里，或者作为幂等键传给下游API。
- 插话不会取消工具。来电者抢话时，音频停了，你会收到一个interrupted事件，但正在跑的工具继续跑，结果照样送达。想让"算了不用了"真的停下工作，得给智能体一个显式的取消工具。ADK内置的
stop_streaming(function_name)会取消生成器的任务，并在其中抛出CancelledError，所以把连接清理放进finally - 播报会滞后。模型是边收边转述的，转述可能落后工具好几秒。别每200毫秒吐一行进展，三四个有意义的阶段胜过二十个碎步。
- 量对数字。这一整套里后端延迟一点没变。变的是首字音频时间和通话中最长静默时长。每次通话都记这两个。只盯工具延迟的p95，你永远看不到用户挂断的那个问题。
这套思路不限于ADK。在任何实时栈上——OpenAI Realtime兼容端点、Pipecat、LiveKit Agents——模式都一样：先给模型一个即时确认，把活当任务跑，结果到了就推回会话，再决定每一条该打断、该等待还是该沉默。
一个网页加载十秒，感觉是慢。一个语音智能体安静十秒，感觉是坏了。这个落差就是这套模式存在的全部理由。
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