快速创建交互式数据应用：Streamlit 和 StreamlitCallbackHandler 的结合使用

在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Streamlit 和 LangChain 的 StreamlitCallbackHandler 来构建交互式数据应用。Streamlit 允许开发者仅使用纯 Python 编写脚本，并迅速将其转换为共享的 Web 应用程序。通过本文，你将学会如何在 Streamlit 应用中可视化 agent 的思考过程和执行动作。

技术背景介绍

Streamlit 是一个旨在帮助开发者快速构建数据应用的框架。无需前端开发经验，数据科学家和工程师就能够轻松地创建美观的应用界面。而 StreamlitCallbackHandler 是 LangChain 库中的一个组件，它用于在 Streamlit 中实时展示 agent 的执行过程。

核心原理解析

StreamlitCallbackHandler 的核心在于能够接收并实时渲染数据或消息。这非常适合用来展示类似聊天机器人或者智能助手在决策时的“思考过程”和“行动步骤”。借助 LangChain 的 AgentExecutor，我们能够将 agent 的动作和思考链在 Streamlit 应用中动态呈现。

代码实现演示

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用 Streamlit 和 StreamlitCallbackHandler 创建一个 MRKL agent 应用。代码中也涵盖了 Streamlit 的基本安装配置以及 agent 的初始化和调用。

# 首先安装必要的包
pip install langchain streamlit

import streamlit