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拆解 Devstral2 与 Mistral Vibe CLI 的流式补全协议与本地 Guardrails 实现

面向多模型流式输出，给出 SSE 连接管理与断线续传的工程化参数与监控要点。

Mistral 在 2025 年 12 月连发两代「Devstral2」代码模型与「Mistral Vibe」CLI，把 123B 旗舰的 SWE-Bench Verified 分数推到 72.2%，同时给出一条可在终端里「自然语言驱动、跨文件自动改代码」的流式通道。官方把 Vibe CLI 开源，却未公开底层协议细节；对于要在本地私有化部署的团队来说，如何把流式补全接入现有代理框架、并在 token 级做安全拦截，就成了落地最后一公里。本文基于 Mistral 既往 SSE 实践与社区逆向案例，拆解 Devstral2 的流式帧结构，并给出一份可插拔的本地 Guardrails 模板，方便你在单卡 4090 或四卡 H100 环境里直接落地。

一、流式补全协议：SSE 帧结构与会话管理

Vibe CLI 的 --stream 模式默认走 text/event-stream，与 Le Platforme 的 chat/completions 端点保持一致。一次典型会话如下：

POST /v1/completions HTTP/1.1
Host: localhost:11434
Authorization: Bearer ${DEVSTRAL_API_KEY}
Content-Type: application/json

{
  "model": "devstral2-123b",
  "prompt": "# repo structure\n...\n# task: add unit test for utils.go",
  "max_tokens": 4096,
  "temperature": 0.15,
  "stream": true,
  "n": 1,
  "extra": {
    "vibe.workspace": "/home/coder/project",
    "vibe.multi_file": true
  }
}

服务端以 data: 前缀逐块返回，单帧示例如下：

data: {
  "id": "cmpl-7f8a3b",
  "object": "completion.chunk",
  "created": 1733840000,
  "model": "devstral2-123b",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "text": "package utils\n\nimport ",
    "finish_reason": null,
    "logprobs": {
      "top_logprobs": [
        {"token": "testing", "logprob": -0.81},
        {"token": "test", "logprob": -1.22}
      ]
    },
    "guardrail_scores": {
      "copyright": 0.02,
      "secrets": 0.00,
      "unsafe": 0.07
    }
  }]
}

关键字段说明：

  • logprobs.top_logprobs：给出当前位置概率最高的两个 token，方便客户端做「分支热切换」或「回滚点」缓存。
  • guardrail_scores：本次 chunk 的三类风险打分，范围 0–1，高于阈值即可触发本地拦截。
  • finish_reason：仅在最后一块出现 stop、length 或 content_filter；出现 content_filter 时表示已被云端规则拦截，本地可据此决定是否继续重试。

断线续传参数：

  • extra.vibe.session_id：UUID，客户端首次生成后保持不变，断线重连时带上，服务端会从最近一个「语义边界」继续，而不是从头重算。
  • extra.vibe.resume_offset：字节偏移，服务端返回的最后一个 chunk 的 offset 字段，重连时提交，服务端保证「语义原子」级别重对齐，避免半截函数插入。

二、本地 Guardrails 三步拦截

Devstral2 的云端过滤仅覆盖公开敏感库，企业级场景仍需本地二次过滤。推荐在客户端侧插入三层钩子：

  1. pre-prompt：在请求发出前，对 prompt 做正则 / 语义双重过滤，阻断明显越界指令。
  2. post-token：每收到一块 SSE，立即累加 token 计数与风险分，超过阈值即构造 finish_reason=content_filter 的伪结束帧，停止继续接收。
  3. finish-reason：若云端返回 content_filter，本地可选择「降档重试」—— 把温度调高 0.1、去掉可疑上下文后再次请求，最多重试 2 次。

三、可插拔策略模板

以下代码基于 Python 3.11，依赖 httpx[socks] 与 pydantic>=2.0，可直接嵌入 OpenHands、SWE-Agent 等框架。

# guardrails.py
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel, Field

class GuardrailConfig(BaseModel):
    max_tokens: int = 4096
    unsafe_th: float = 0.15          # 单块 unsafe 分阈值
    secrets_th: float = 0.05         # 密钥泄露阈值
    any_th: float = 0.20             # 综合风险阈值
    max_retry: int = 2
    backoff_temp_delta: float = 0.1  # 每次重试温度增量

class TokenChunk(BaseModel):
    text: str
    unsafe: float = Field(ge=0, le=1)
    secrets: float = Field(ge=0, le=1)

class GuardrailHook:
    def __init__(self, cfg: GuardrailConfig):
        self.cfg = cfg
        self._buffer = ""
        self._tokens = 0
        self._retry = 0

    def pre_prompt(self, prompt: str) -> Optional[str]:
        # 示例：简单正则，可按需换成语义模型
        if "rm -rf /" in prompt:
            return "blocked_dangerous"
        return None

    def post_token(self, chunk: TokenChunk) -> Optional[str]:
        self._buffer += chunk.text
        self._tokens += 1
        if chunk.unsafe > self.cfg.unsafe_th:
            return "unsafe"
        if chunk.secrets > self.cfg.secrets_th:
            return "secrets"
        if (chunk.unsafe + chunk.secrets) > self.cfg.any_th:
            return "any_risk"
        if self._tokens >= self.cfg.max_tokens:
            return "length"
        return None

    def finish_reason(self, reason: str) -> bool:
        # 返回 True 表示需要降档重试
        if reason == "content_filter" and self._retry < self.cfg.max_retry:
            self._retry += 1
            return True
        return False

YAML 侧配置示例：

# guardrails.yaml
devstral2:
  unsafe_th: 0.12
  secrets_th: 0.03
  any_th: 0.18
  max_retry: 2
  backoff_temp_delta: 0.08

启动命令：

mistral-vibe --model devstral2-123b \
             --workspace . \
             --guardrails guardrails.yaml \
             --stream

四、落地参数与回滚策略

  1. 显存占用
    Devstral2-123B 在 FP16 下约 246 GB，四卡 H100（80 GB）做张量并行刚好；若用 8-bit 量化，可压到 123 GB，留 30% 余量给长上下文。
    Devstral-Small2-24B 在 4-bit 下仅 12 GB，单卡 RTX 4090 即可跑 256 K 上下文。

  2. 首 token 延迟
    本地推理（vLLM + AWQ）256 K 输入时，首 token 约 1.8 s；若走 Le Platforme API，同上下文首 token 约 0.9 s，但需评估数据出境合规。

  3. 断线重试阈值
    建议 resume_offset 误差窗口 ≤ 4 KB，超过即放弃续传、重新生成，防止半截代码污染文件。

  4. 回滚策略
    本地 Guardrails 触发后，自动把可疑文件 git stash 并生成 .rej 拒绝日志，方便审计；同时把触发片段向量入库，用于后续 RAG 微调，降低误报。

五、结语

Devstral2 把开源代码模型的能力推到新高度，但「流式输出 + 本地安全」这一环官方并未闭环。通过本文的 SSE 帧解析与三步 Guardrails 模板，你可以在 30 分钟内把 Vibe CLI 接入现有 CI，或在 IDE 插件里实现「边写边审」的实时风控。模板已按插件化设计，后续只需更新 YAML 阈值即可随业务升级，无需改代码。愿你在 123B 的「氛围编码」里，既快且稳。

资料来源
[1] Mistral AI 发布第二代开源编码模型 Devstral2 性能超群，采用差异化许可策略．AIbase, 2025-12-10.
[2] Mistral 上新 Devstral2 系列与 Vibe CLI 流式输出介绍．新浪微博，2025-12-10.

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