随着人工智能技术的飞速发展，基于AI的文本生成应用正逐渐走进大众视野。尤其是流式传输的AI响应，使得用户可以实时看到智能系统的逐步输出，大幅提升交互的即时性和自然感。然而，在这一过程中，许多产品和平台面临着一个被称作“Flash of Incomplete Markdown”（FOIM）的棘手问题。这种现象表现为浏览器或客户端在流式接收AI生成内容时，先显示了不完整的Markdown语法，造成内容临时混乱或展示异常，对用户体验造成负面影响。 FOIM的基础原因源自AI模型的输出机制。以OpenAI的流式API为例，服务器端不断向客户端推送所谓的“输出文本增量”，即文本断片。
这些文本增量以非整块的形式送出，Markdown格式的链接或其他复杂语法往往会在多个增量中分段出现。例如，带有超链接的Markdown语法很可能先被拆分成“[source](https://streak.com/a/boxes/”然后是“{KEY}/itemtype/”接着“{KEY})”，这样的拆分会使用户在内容渲染时看到冗长且未完成的链接地址，而非美观的锚文本，瞬间影响阅读连贯性。 这种不完整Markdown的闪烁，类似于前端业界早已熟知的“Flash of Unstyled Content”（FOUC）问题。FOUC中页面先呈现无样式的原始HTML，随后CSS加载完成才展现正常样式。它提醒开发者在内容渲染中需避免影响用户体验的闪烁现象。AI生成文本的流式模式中，同样需要策略来确保内容的完整性和连贯呈现，避免中间状态的生硬展示。
在产品实践中，例如Streak团队在实现基于邮件和笔记的数据驱动问答功能时，便遭遇了MarkDown链接不完整的问题。AI有时会生成包含长达数百字符的链接，用户先看到的是冗长链接文本而非预期的简短锚文本“[source]”，造成界面混乱。此外，更为严重的是链接生成过程中的“幻觉”问题。AI模型偶尔会错误组合多个密钥，生成无效的URL，导致用户点击后出现404错误。这不仅影响用户信任，也降低了AI应用的实用价值。 为了杜绝幻觉链接带来的困扰和提升内容流畅度，科学的链接简化策略被提出。
将长链接替换为简短的标识符（如“#REF3”）能显著降低模型生成错误的概率。简短的引用编号风格类似于维基百科中的引用格式，便于区分与管理，同时减少了模型输出的token数量，从而降低AI计算成本。 但是，流式输出文本的无序分割给引用替换带来技术难题。单个输出增量可能只含一个字符，或者链接文本被拆得支离破碎。若完全依赖客户端去拼接替换，复杂度极高且效率低下。更理想的做法是在服务器端构建基于状态机的实时处理机制。
状态机能检测Markdown链接的起止符号，缓冲完整的链接内容，待链接URL完整之后才将替换好的链接发送给客户端，实现无缝的流式展示效果。 该状态机的工作逻辑设计为四个主要状态：普通文本状态、链接文本状态、退出链接文本状态和链接URL状态。它能精准识别方括号‘[’和‘]’包围的链接文本，接着捕捉紧跟的圆括号‘(’和‘)’中的URL段落。关键在于缓冲URL部分，验证该URL是否在本地映射表中存在对应的完整链接，若有则替换后推送给客户端，消除了不完整Markdown闪烁的现象。 此外，为了避免Markdown解析中常见的括号和方括号嵌套情况，状态机设计中还考虑了转义字符的处理规则，确保转义符‘\’后的字符能够被正确识别并显示，提供更为准确和兼容的Markdown解析体验。虽然当前实现未涵盖Markdown规范的全部复杂情况，但针对实际产品需求进行的定制化解决已能满足绝大部分场景需求。
采用这种基于状态机的缓冲与替换机制，不仅解决了内容中断与闪烁问题，还给AI文本流处理带来更多益处。首先，链接简化为几字符的短引用，大大降低了AI模型输出时潜在的上下文混淆，减少了错误生成链接的幻觉概率。其次，整体token用量降低，减少了调用OpenAI API的费用开销。再者，由于短引用先被传输，流式响应能更快接近完整状态，从而缩短了用户等待时间，带来更顺畅的交互体验。 更值得注意的是，链接真实地址在本地服务器缓冲替换过程中不对外公开，进而避免了将可能包含敏感信息的URL暴露给第三方AI服务的风险，为数据安全和隐私保护提供额外保障，对安全意识较高的企业用户尤为重要。 实际应用中，FoIM的防控手段使得智能问答、邮件分析、知识管理等多个领域的产品受益。
用户不再因视觉闪烁产生错觉或错误理解，界面更加简洁美观，提升了整体产品形象和用户满意度。开发者可通过引入基于状态机的Markdown链接处理架构，轻松优化流式内容体验，并降低AI生成内容的维护成本。 未来，随着AI文本生成技术不断进步及Markdown语法演化，状态机模型也可不断扩展支持更复杂的嵌套结构及格式识别。结合实时错误检测与纠正策略，能够进一步提升输出的准确性与稳定性。与此同时，社区开源相关处理库或工具亦会推动此类方案广泛应用。 总结而言，解决流式AI响应中的不完整Markdown闪烁问题，不仅需要理解AI流输出机理，更需结合工程技术手段设计有效的缓冲与替换机制。
基于状态机的方案以其简洁性、灵活性和高效性成为首选，实现了流畅、准确且安全的Markdown呈现，为用户带来更优质的AI交互体验，也为行业树立了范例。
