在用户向 AI 表达意图后等待 AI 回复的过程中，需向用户展示 AI 处理请求、生成内容或执行任务的进程与状态。

设计目标

处理过程反馈需要通过流式输出等方式给予用户及时响应，让用户清晰感知 AI 的工作状态，建立恰当的等待预期。在部分业务场景中，需要完整展现 AI 的思考过程和处理阶段，减少黑盒感，提升用户对系统的信任度和理解度。

内容动态加载

动画加载

系统接收到用户请求后立即触发的状态反馈。轻量的动画效果既能让用户知道系统已开始处理，又不会带来视觉干扰。动画要即时触发、简洁克制，让用户感知到明确的响应。

流式输出

AI 处理文本内容时的实时反馈形式。默认使用打字机光标效果，让用户能感知生成节奏；但在模型响应速度非常快时，应直接展示完整内容。保持输出内容的可读性，让用户能实时阅读已生成部分。

进度展示

用于异步生成场景下的状态反馈。通过进度百分比或处理阶段提示，展示当前任务进展。对于耗时较长的任务，提供预估完成时间，帮助用户建立等待预期。

异常状态展示

生成失败

当请求处理失败时，及时展示失败原因和可采取的措施。失败提示要醒目但不刺激，文案简洁明确，并提供如重试等后续操作建议。

生成终止

包括用户主动中断和系统自动终止的情况。终止后保留已生成内容，清晰提示当前状态。对于系统终止，需说明原因并给出建议。

思考过程展现

展示思考阶段

方便用户理解 AI 的处理流程和进展。在耗时较长的场景（如深度搜索），展示完整的处理步骤；耗时较短时仅展示当前思考状态。

展示思考细节

通过可展开/收起的形式呈现 AI 推理的具体步骤和依据。在设计时需要满足用户查看决策过程细节，同时避免信息过载。