Streamlit은 데이터 앱을 더 빠르게 구축하고 공유하는 방법입니다. Streamlit은 데이터 스크립트를 몇 분 만에 공유 가능한 웹 앱으로 변환합니다. 순수 Python만으로 가능합니다. 프론트엔드 경험이 필요하지 않습니다. streamlit.io/generative-ai에서 더 많은 예제를 확인하세요.
Open in GitHub Codespaces 이 가이드에서는 StreamlitCallbackHandler를 사용하여 대화형 Streamlit 앱에서 agent의 생각과 행동을 표시하는 방법을 보여드립니다. MRKL agent를 사용하는 아래 실행 중인 앱으로 직접 사용해보세요:

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설치 및 설정

pip install langchain streamlit
streamlit hello를 실행하여 샘플 앱을 로드하고 설치가 성공적으로 완료되었는지 확인할 수 있습니다. Streamlit의 시작하기 문서에서 전체 지침을 확인하세요.

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생각과 행동 표시하기

StreamlitCallbackHandler를 생성하려면 출력을 렌더링할 부모 container만 제공하면 됩니다. 
from langchain_community.callbacks.streamlit import (
    StreamlitCallbackHandler,
)
import streamlit as st

st_callback = StreamlitCallbackHandler(st.container())
표시 동작을 사용자 정의하기 위한 추가 키워드 인수는 API reference에 설명되어 있습니다.

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시나리오 1: Tool을 사용하는 Agent 사용하기

현재 주요 지원 사용 사례는 Tool을 사용하는 Agent(또는 Agent Executor)의 행동을 시각화하는 것입니다. Streamlit 앱에서 agent를 생성하고 agent.run()에 StreamlitCallbackHandler를 전달하기만 하면 앱에서 생각과 행동을 실시간으로 시각화할 수 있습니다. 
import streamlit as st
from langchain_classic import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True)
tools = load_tools(["ddg-search"])
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt)
    with st.chat_message("assistant"):
        st_callback = StreamlitCallbackHandler(st.container())
        response = agent_executor.invoke(
            {"input": prompt}, {"callbacks": [st_callback]}
        )
        st.write(response["output"])
참고: 위 앱 코드가 성공적으로 실행되려면 OPENAI_API_KEY를 설정해야 합니다. 가장 쉬운 방법은 Streamlit secrets.toml 또는 다른 로컬 ENV 관리 도구를 사용하는 것입니다.

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추가 시나리오

현재 StreamlitCallbackHandler는 LangChain Agent Executor와 함께 사용하도록 설계되었습니다. 추가 agent 유형 지원, Chain과 직접 사용 등은 향후 추가될 예정입니다.
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