用途：为 AI 操作实现可靠的加载状态，传达请求进度、流式就绪程度和中间工作进展，适用于长时间生成、工具调用与检索、首个 token 到达前的流设置等场景。若标准非 AI 工作流更清晰可靠，则避免添加 AI 专属 UI；不要暴露用户无法受益的高级控制，也不要仅用精致视觉掩盖模型不确定性。
主要能力与实施流程：先确认该模式与问题及约束匹配，再参考 references/pattern.md 中的结构与示例，选择最小可行变体；在叠加视觉打磨前先应用无障碍、性能和交互护栏；按测试指南验证键盘、屏幕阅读器、响应式及失败场景下的行为。
无障碍护栏：键盘方面，确认操作可仅用键盘完成，焦点顺序保持逻辑，保留在高倍缩放下仍可读的可见焦点状态。屏幕阅读器方面，优先使用语义元素，仅在语义不足时补充 ARIA；在正确位置以恰当礼貌级别播报错误、加载、完成等状态变化；必要时用 aria-describedby 或结构性标题连接标签、提示与状态文本。视觉上不要仅靠颜色传达严重程度、完成或选中状态。
性能护栏：将网络延迟、token 用量与长响应客户端渲染作为整体预算考虑；在提升首值时间时可流式或分块输出，但需稳定布局避免阅读抖动；跟踪长提示、模型切换和重试等昂贵状态，以便用证据调优体验。
常见错误与修复：隐藏系统状态会让用户无法判断模型在等待、流式、重试还是已完成，应暴露清晰的请求生命周期状态并置于受影响内容附近；把失败当作普通表单错误处理会忽略安全拦截、上下文限制、模型不可用和部分输出等模式，应区分失败类型并给出对应恢复操作；忽略 token 与延迟预算会导致响应变慢、变短或变贵且无解释，应从设计之初纳入 token、延迟和提供商约束。相关模式见 https://uxpatterns.dev/patterns/ai-intelligence/streaming-response、https://uxpatterns.dev/patterns/user-feedback/loading-indicator、https://uxpatterns.dev/patterns/user-feedback/skeleton。完整实现细节、示例与测试说明见 references/pattern.md，模式页：https://uxpatterns.dev/patterns/ai-intelligence/ai-loading-states。