---
title: "Advanced Fast Line Pro: streaming і completion"
description: "Optional: reverse engineering production-патернів fastline_completion і streaming."
level: optional
track: advanced-fastline
prerequisites:
  - ../basic/use-case-01-faq-ai.md
  - ../advanced/use-case-10-tickets-categorizer.md
---

# Advanced Fast Line Pro: streaming і completion

> **Optional track** — для тих, хто вже пройшов базовий Fastline (`action_fastline_pro`) і хоче зрозуміти production-патерни. Не потрібен для завершення core-треку.

## Необхідні права та доступ

| Модуль / налаштування | Навіщо |
|------------------------|--------|
| **Scenario Builder** | Reverse engineering існуючих секцій |
| **Fast Line Pro** | Agent vs Chat-bot, streaming |
| **Runs / Chat preview** | Trace edges і змінних |
| **Доступ до production/dev сценарію** *(опційно)* | RE lab на реальному flow |

## Бізнес-контекст

У production-сценаріях Fastline часто використовують не лише `action_fastline_pro`, а й **completion**-ноди, **streaming** відповідей і multi-step agent chains. Цей Use Case вчить **читати** і **розуміти** такі патерни через reverse engineering — без обов'язкової реалізації з нуля.

## Очікуваний результат

- Розумієте різницю **Chat-bot** vs **Agent** у Fast Line Pro
- Можете пояснити, де у сценарії `fastline_completion` / streaming
- Reverse engineering: 10 контрольних питань до production-секції (або [RE lab](/uk/learn/implementer/training/scenarios/reverse-engineering-lab/index.md))
- Self-check без escalation до наставника

## Ключові концепти

| Патерн | Призначення | Core track |
|--------|-------------|------------|
| `action_fastline_pro` | FAQ, categorizer | Use Case 1, 10 |
| **`fastline_completion`** | Завершення multi-turn agent loop | Optional |
| **Streaming** | Часткова відповідь у канал до повного completion | Optional |
| **Агент (Fast Line Pro)** | Tools + розширені режими | Коли потрібні інструменти, не «просто FAQ» |

| Симптом | Рішення |
|---------|---------|
| Неясно, Чат-бот чи Агент | FAQ / categorizer → **Чат-бот**; tools / streaming → **Агент** (крок 5 нижче) |
| Плутанина streaming / completion | Цей optional Use Case |

→ [Fast Line Pro action](/uk/fastlinepro/how-to/use-action-fastline-pro.md)

## Покрокова реалізація (reverse engineering)

### Крок 1. Baseline — ваш Use Case 1

Відкрийте в Scenario Builder flow [Use Case 1](/uk/learn/implementer/training/basic/use-case-01-faq-ai.md):

| Питання | Ваша відповідь (запишіть) |
|---------|---------------------------|
| Який `agent_name`? | |
| Яка змінна для відповіді? | |
| Скільки edges у `action_fastline_pro`? | |
| Що станеться без fallback edge? | |

Перевірте відповіді в **Runs**.

---

### Крок 2. Знайдіть completion у документації

1. Відкрийте [довідник actions](/uk/actionjail/reference/actions-reference.md).
2. Знайдіть `fastline_completion` (або актуальний аналог на вашому інстансі).
3. Запишіть: **вхідні параметри**, **вихідні edges**, **відмінність від `action_fastline_pro`**.

| Критерій | `action_fastline_pro` | `fastline_completion` |
|----------|----------------------|------------------------|
| Типовий use case | Один запит → відповідь | Завершення agent session |
| Streaming | Зазвичай ні | Може бути пов'язано |
| Core training | Так | Optional |

---

### Крок 3. RE lab — production-секція

Використайте [reverse-engineering-lab](/uk/learn/implementer/training/scenarios/reverse-engineering-lab/index.md) або production-секцію, до якої у вас є read-only доступ:

1. Знайдіть усі ноди Fastline (pro, completion, інші).
2. Намалюйте текстовий data flow (Start → … → End).
3. Для кожної Action-ноди — список edges (success, error, fallback).

**10 контрольних питань** (приклад):

1. Де зберігається `conversation_id`?
2. Який edge при порожній відповіді AI?
3. Чи є streaming-параметр у node_params?
4. Скільки Fastline-нод у ланцюжку?
5. Де handoff на оператора?
6. Які змінні потрапляють у constants після completion?
7. Чи є retry loop?
8. Fallback на рівні секції чи ноди?
9. Agent чи Chat-bot у Fast Line Pro?
10. Що станеться при timeout?

---

### Крок 4. Streaming (теорія + Runs)

Streaming у каналі означає: клієнт бачить частини відповіді до завершення generation.

| Self-check | Дія |
|------------|-----|
| Знайти streaming у docs | [Fast Line Pro](/uk/fastlinepro/how-to/use-action-fastline-pro.md) |
| Порівняти з non-streaming Runs | Один Run з pro без streaming |
| Зафіксувати різницу UX | У result template — 2–3 речення |

Якщо на training instance streaming недоступний — зафіксуйте це в self-check (не blocker).

---

### Крок 5. Чат-бот vs Агент (рішення за можливостями)

| Тип | Що вміє | Коли обирати |
|-----|---------|--------------|
| **Чат-бот** | Відповіді з БЗ/промпту; без інструментів | FAQ, categorizer, типовий `action_fastline_pro` |
| **Агент** | Те саме + **Інструменти** і розширені режими (streaming тощо) | Коли AI має викликати tools / зовнішні дії |

**Правило:** не беріть Агент «на всяк випадок». Якщо потрібні лише відповіді з БЗ — достатньо Чат-бота (як у Use Case 1).

## Troubleshooting

| Симптом | Що перевірити |
|---------|----------------|
| Completion не викликається | Порядок нод: pro → completion; conversation_id |
| Streaming «ривками» | Канал (TG vs widget); docs streaming |
| RE lab не зрозумілий | Почніть з Use Case 1 baseline; менша секція |

## Self-check

- [ ] Пояснили різницю pro vs completion (своїми словами)
- [ ] RE lab: data flow намальовано; ≥7/10 контрольних питань з відповіддю
- [ ] У Runs знайшли `conversation_id` / `ai_answer` на своєму FAQ flow
- [ ] Зафіксовано в [results-template.md](/uk/learn/implementer/training/results-template.md) (optional track)
- [ ] Розумієте: streaming/completion **не gate** для client-ready capstone

## Самостійне завдання

У production-сценарії (або RE lab) знайдіть **одну** ноду, яку можна замінити на `action_fastline_pro` + fallback без втрати happy path — обґрунтуйте в 5 реченнях.

## Довідкові посилання

- [Fast Line Pro action](/uk/fastlinepro/how-to/use-action-fastline-pro.md)
- [Built-in actions](/uk/scenariobuilder/reference/standard-built-in-actions.md)
- [RE lab](/uk/learn/implementer/training/scenarios/reverse-engineering-lab/index.md)
- [Довідник actions](/uk/actionjail/reference/actions-reference.md)
- [Use Case 1 — baseline](/uk/learn/implementer/training/basic/use-case-01-faq-ai.md)