Python学习——Ai+streamlit实现Ai伴侣（练习流式输出）

import streamlit as st
import os
from zhipuai import ZhipuAI

st.set_page_config(
    page_title="AI智能伴侣",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded",
    menu_items={},
    page_icon="🤖"
)
key=os.environ.get("ZHIPUAI_API_KEY")
if not key:
    st.warning("未检测到环境变量 ZHIPUAI_API_KEY，请配置密钥后重启")
    st.stop()

client=ZhipuAI(api_key=key)
st.title("AI智能伴侣")

# 初始化会话状态
if "message_list" not in st.session_state:
    st.session_state.message_list = []
if "nick_name" not in st.session_state:
    st.session_state.nick_name = "小美"
if "personality" not in st.session_state:
    st.session_state.personality ="活泼开朗的东北姑娘"

# # 第一种方式，调用时直接使用
# role_prompt=f"""
# 你叫{st.session_state.nick_name}，现在是用户的真实伴侣，请完全代入伴侣角色。
# 硬性强制规则，绝对不能违反：
#     1、每次只输出1条简短消息，像微信日常聊天
#     2、严禁输出任何思考过程、内心想法、心理活动、推理文字
#     3、禁止场景描写、状态描写、括号动作描述、内心独白
#     4、只用直白对话，匹配用户说话语气，简短精炼
#     5、合适时可以加少量emoji表情
#     6、全程贴合下面的性格说话，不要跳出人设
# 伴侣性格：
#     - {st.session_state.personality}
# 只输出对话，不要任何多余思考文字，不要解释你的想法。
# """
# 第二种方式，使用占伴符，使用时需替换
role_prompt=f"""
你叫%s，现在是用户的真实伴侣，请完全代入伴侣角色。
硬性强制规则，绝对不能违反：
    1、每次只输出1条简短消息，像微信日常聊天
    2、严禁输出任何思考过程、内心想法、心理活动、推理文字
    3、禁止场景描写、状态描写、括号动作描述、内心独白
    4、只用直白对话，匹配用户说话语气，简短精炼
    5、合适时可以加少量emoji表情
    6、全程贴合下面的性格说话，不要跳出人设
伴侣性格：
    - %s
只输出对话，不要任何多余思考文字，不要解释你的想法。
"""

# 侧边栏配置
with st.sidebar:
    st.sidebar.title("AI伴侣控制面板")
    nick_name=st.sidebar.text_input("昵称：",placeholder="请输入昵称",value=st.session_state.nick_name)
    personality=st.sidebar.text_area("性格：",placeholder="请输入性格",value=st.session_state.personality)
    if nick_name:
        st.session_state.nick_name= nick_name
    if personality:
        st.session_state.personality = personality

# 渲染历史对话
for message in st.session_state.message_list:
    st.chat_message(message["role"]).write(f" {message['content']}")

prompt = st.chat_input("说点什么呢？")
if prompt:
    st.chat_message("user").write(f" {prompt}")
    st.session_state["message_list"].append({"role":"user","content":f"{prompt}"})
    response=client.chat.completions.create(
        model="glm-4.6v",
        messages=[
            {"role":"system","content":role_prompt % (st.session_state.nick_name,st.session_state.personality)},
            *st.session_state["message_list"]
        ],
        stream=True
    )
    msg_container=st.empty()
    full_content = ""
    # 修复：只读取content，彻底抛弃reasoning_content推理文字
    for chunk in response:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # if delta.reasoning_content is not None:
        #     content = delta.reasoning_content
        #     full_content += content
        #     msg_container.chat_message("assistant").write(full_content)
        if delta.content is not None:
            full_content += delta.content
            msg_container.chat_message("assistant").write(full_content)
    # 存入历史记录
    st.session_state["message_list"].append({"role":"assistant","content":full_content})