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# `smoothStream()`

`smoothStream()`일관된 청크로 방출하기 전에 텍스트를 버퍼링하고 델타를 추론하는 실험적인 변환 스트림을 생성합니다. Model이 고르지 않은 델타를 방출할 때 스트리밍 응답이 보다 안정적인 속도로 나타나도록 하려면 이를 사용하십시오.

텍스트가 아닌 청크는 변경되지 않은 채 통과됩니다. 버퍼링된 콘텐츠는 Tool, 컨트롤 또는 완료 청크 이전에 내보내집니다.

## 사용예

Agent의 `fullStream`을 변환을 통해 파이프하세요.

```typescript
import { smoothStream } from '@mastra/core/stream'

const result = await agent.stream('Explain how rainbows form')

const stream = result.fullStream.pipeThrough(
  smoothStream({
    delayInMs: 20,
    chunking: 'word',
  }),
)

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'text-delta') {
    process.stdout.write(chunk.payload.text)
  }
}
```

변환은 파이프된 스트림만 변경합니다. `result.text` 및 `onChunk`처럼 원본 `MastraModelOutput`의 Promise 속성과 콜백은 Model의 원래 청크 타이밍을 유지합니다.

## AI SDK 경로

`handleChatStream()`이 Agent 출력을 AI SDK UI 청크로 변환하기 전에 출력을 매끄럽게 만들려면 `@mastra/ai-sdk`에서 `smoothStream()`을 가져오세요.

```typescript
import { handleChatStream, smoothStream } from '@mastra/ai-sdk'
import { createUIMessageStreamResponse } from 'ai'
import { mastra } from '@/src/mastra'

export async function POST(req: Request) {
  const params = await req.json()
  const stream = await handleChatStream({
    mastra,
    agentId: 'weatherAgent',
    params,
    experimentalTransform: smoothStream({
      delayInMs: 20,
      chunking: 'word',
    }),
  })

  return createUIMessageStreamResponse({ stream })
}
```

`@mastra/ai-sdk` 내보내기는 재사용 가능한 변환 팩토리를 반환하므로 라우트 구성에서 요청마다 새로운 `TransformStream`을 생성합니다. `@mastra/core/stream` 내보내기는 `pipeThrough()`에 직접 사용할 수 있는 `TransformStream`을 반환합니다. 재사용 가능한 공장은 다음으로 전달될 수도 있습니다.`Agent.stream()`:

```typescript
import { smoothStream } from '@mastra/ai-sdk'

const result = await agent.stream('Explain how rainbows form', {
  experimentalTransform: smoothStream({ delayInMs: 20 }),
})

for await (const chunk of result.fullStream) {
  // Consume the transformed Mastra chunks.
}
```

## 매개변수

**options** (`SmoothStreamOptions`): 변환된 스트림의 지연 시간과 청크 경계를 제어합니다.

**options.delayInMs** (`number | null`): 각 청크를 방출한 후의 지연 시간(밀리초)입니다. 지연을 비활성화하려면 이 값을 null로 설정하세요.

**options.chunking** (`'word' | 'line' | RegExp | SmoothStreamChunkDetector | Intl.Segmenter`): 버퍼링된 텍스트와 추론을 청크로 나누는 방식을 제어합니다.

그만큼`chunking` option accepts:

- `'word'`: 후행 공백을 포함한 완전한 단어를 방출합니다.
- `'line'`: 각 줄바꿈까지의 콘텐츠를 방출합니다.
- `RegExp`: 첫 번째 일치 항목까지의 콘텐츠를 방출합니다.
- `Intl.Segmenter`: 단어 사이에 공백이 없는 언어에 유용한 로케일 인식 분할을 사용합니다.
- `SmoothStreamChunkDetector`: 현재 버퍼를 인수로 함수를 호출합니다. 이 함수는 방출할 비어 있지 않은 접두사를 반환하며, 더 많은 콘텐츠를 기다리려면 `null` 또는 `undefined`를 반환합니다.

## 커스텀 청킹

정규식을 사용하여 청크 경계를 정의합니다.

```typescript
const stream = result.fullStream.pipeThrough(
  smoothStream({
    chunking: /[^,]*,\s*/,
  }),
)
```

로케일 인식 분할에는 `Intl.Segmenter`를 사용하세요.

```typescript
const stream = result.fullStream.pipeThrough(
  smoothStream({
    chunking: new Intl.Segmenter('ja', { granularity: 'word' }),
  }),
)
```

청크 경계가 사용자 정의 논리에 따라 달라지는 경우 감지기 기능을 사용하십시오. 반환된 값은 버퍼의 접두사여야 합니다.

```typescript
const stream = result.fullStream.pipeThrough(
  smoothStream({
    chunking: buffer => {
      const boundary = buffer.indexOf('. ')
      return boundary === -1 ? null : buffer.slice(0, boundary + 2)
    },
  }),
)
```

## 보고

`TransformStream<ChunkType<OUTPUT>, ChunkType<OUTPUT>>`

변환은 `text-delta` 및 `reasoning-delta` 청크를 매끄럽게 방출합니다. 청크 식별자, 실행 식별자, 소스 및 메타데이터는 보존됩니다.

## 관련된

- [`MastraModelOutput`](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/streaming/agents/MastraModelOutput)
- [`ChunkType`](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/streaming/ChunkType)