Guided tour

Partie 1 — make chat, le pattern préféré (~15 min)#

make chat

Cela exécute examples/chat_app.py. C'est l'implémentation de référence du pattern préféré de la bibliothèque : **vous possédez la page, CoCo possède la session.**

Ce qui apparaît en premier : un titre (« CoCo for Streamlit »), une porte de statut d'environnement (« Start CoCo Chat »), et une barre latérale. Avant de cliquer sur Start, la porte affiche les résultats de la sonde SDK / CLI / Snowflake — c'est check_environment() rendu par render_start_gate(). Notez qu'elle ne démarre jamais de processus agent d'elle-même ; elle ne démarre qu'une fois que vous cliquez sur le bouton.

Cliquez sur Start CoCo Chat. Le panneau principal est vide au départ, avec une ligne de statut. Dans la barre latérale, ouvrez le popover Settings (icône :material/tune:). Remarquez :

• Un contrôle segmenté Output mode (transcript / field) — cela

  correspond directement à panel(output_mode=...).

• Un interrupteur CoCo debug mode — bascule un comportement équivalent à

  STREAMLIT_COCO_DEBUG via st.session_state["coco_debug"], affichant les payloads d'outils bruts une fois activé.

• Un interrupteur Plan mode — définit permission_mode="plan" pour

  pouvoir exercer les approbations ExitPlanMode.

• Des pastilles d'outils Auto-allowed et Requires approval — elles

  alimentent en direct CocoOptions.allowed_tools et require_approval_for, et un bouton Reset session redémarre le worker quand vous les modifiez (les permissions d'outils font partie du hash des options de la session).

Tapez un prompt — par exemple *« What tables are available in SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1? »*. Observez l'historique de conversation se rendre progressivement, pas d'un seul coup : c'est la boucle de poll @st.fragment (run_every=0.25) qui interroge le worker CocoSession en arrière-plan, si bien que le reste de la page ne rerun pas pendant que CoCo réfléchit. Une carte d'outil apparaît (probablement Glob ou SQL) — c'est la carte lisible que la bibliothèque construit à la place d'un dump JSON brut.

Demandez quelque chose qui écrit — par exemple *« Create a summary table called TOP_CUSTOMERS in my schema. »*. Une bannière d'approbation apparaît avec Approve once, Always allow, Deny (dans cet ordre). C'est render_approvals(), câblé automatiquement à l'intérieur de panel() car show_approvals=True est la valeur par défaut. C'est la porte de supervision humaine (human-in-the-loop) : Edit, Write et Bash sont dans require_approval_for par défaut dans cet exemple.

Prompts de test dans la barre latérale : activez Test prompts pour parcourir examples/testdata/prompts.json par catégorie et en envoyer un sans avoir à taper — utile plus tard pour des démos reproductibles.

Partie 2 — make backlog, un rail à côté d'une vraie application (~5 min)#

make backlog

Cela exécute le Product Backlog Desk (examples/backlog_desk/), une application multipage, adossée à des fichiers (pas de SQL) : pages Board, Epic, Ticket, Release. Remarquez que Copilot n'est pas une page de navigation — c'est un rail à droite ouvert depuis le bouton Copilot de l'en-tête, ou depuis un lien d'action tel que « Check DoD » sur un ticket. Fermez-le avec Close ; les pages Board/Epic/Ticket/Release fonctionnent sans connecter Copilot du tout. C'est la forme pour laquelle copilot_rail() est conçu : l'application possède la page, CoCo se place dans une colonne à côté, pas à sa place.

Partie 3 — make bi-semantic, le rail dans son intégralité (~8 min)#

make bi-semantic

Cela exécute BI → Semantic (examples/bi_to_semantic/), l'utilisation la plus complète de copilot_rail(). Sur l'écran 1 (Load), chargez le MIT Tableau Server pack fourni — aucun entrepôt (warehouse) nécessaire. Passez à l'écran 4 ou 6 et ouvrez Copilot à droite.

Remarquez, sur la ligne de titre du rail : Copilot, un popover Connection, et un popover Display config en icône seule (:material/display_settings:, le survol affiche « Display config ») à côté. Ouvrez Display config — il comporte deux curseurs : Last messages (par défaut 8, plage 1–50) et First n characters (par défaut 200, plage 40–1000), chacun avec une pastille marche/arrêt. Déplacer un curseur ne rerun que le fragment du rail ; le popover reste ouvert et l'historique de conversation se met à jour en direct. Cela remplace un ancien affichage à base de pastilles uniquement — depuis cette version, la compacité de l'historique de conversation est entièrement contrôlée depuis ce popover.

Pendant que CoCo travaille, observez la ligne de titre : un badge compact Working · thinking… s'y trouve — pas une grande carte de statut — et un bouton Cancel job apparaît à côté de Close. Après Connect, sur un historique de conversation vide, vous pouvez voir des boutons **example question** ; en cliquer un l'envoie immédiatement ou, s'il est marqué différé, le copie dans le champ de saisie pour que vous puissiez l'éditer d'abord.

Ce qu'il faut remarquer dans les trois cas#

• L'agent s'exécute toujours côté serveur ; le navigateur ne fait que

  rendre des widgets Streamlit — rien concernant le processus agent n'est exposé au client.

• Les portes d'approbation sont la même primitive partout

  (render_approvals() à l'intérieur de panel()), que l'application soit un chat plein écran ou un rail.

• panel() est le socle commun ; copilot_rail() est panel() plus

  l'habillage de connexion, la mise en file d'attente des jobs, et les contrôles de compacité de l'historique de conversation, conçu pour s'intégrer à côté d'une application existante plutôt que de la remplacer.

Suite : hands-on.md pour construire et casser des choses vous-même.