Pack de formación · Devoteam Snowflake Practice · 2026

Operaciones

Guía técnica · Operar

Ejecutar#

No hay ningún proceso de servidor independiente para la librería en sí — se ejecuta dentro de cualquier app Streamlit que la incruste. Las apps de ejemplo se ejecutan mediante objetivos del Makefile:

Objetivo	Ejecuta
`make run`	`examples/chat_app.py` (`EXAMPLE` por defecto)
`make chat`	`examples/chat_app.py`
`make approval`	`examples/approval_gate.py` (CCv2 heredado)
`make structured`	`examples/structured_output.py`
`make headless`	`examples/headless_pipeline.py` (sin Streamlit)
`make backlog`	`examples/backlog_desk/`
`make cwd-upload`	`examples/cwd_upload_chat.py`
`make bi-semantic` (alias `make tableau-semantic`)	`examples/bi_to_semantic/`
`make app-builder`	`examples/app_builder/`

O ejecuta cualquier ejemplo de Streamlit directamente: uv run streamlit run examples/chat_app.py.

Programar#

No aplica. streamlit-coco no tiene planificador, ni ejecutor de trabajos en segundo plano, ni componente basado en cron. Toda ejecución es interactiva, iniciada al abrir una app Streamlit.

Monitorizar#

La transcripción del agente existe solo en el estado de sesión de
Streamlit, en memoria, durante la vida de la sesión del navegador. Nada se persiste por defecto.
app_viewer() escribe .preview.log, .preview.pid, y
.preview.port dentro del app_dir previsualizado mientras se ejecuta un proceso hijo de vista previa — este es el único log en disco que produce la librería, y está limitado al subproceso de vista previa, no a la sesión del agente.
No hay registro de auditoría de aprobaciones persistido (quién aprobó
qué llamada a herramienta, cuándo) — este es el elemento abierto SEC-01; ver security y limits.
La visibilidad de depuración sobre los payloads en bruto de las
herramientas se controla con STREAMLIT_COCO_DEBUG / COCO_DEBUG (ver configuration); cambia lo que se *muestra en la interfaz*, no lo que se escribe en disco.

Coste y latencia#

Las llamadas al LLM pasan por Snowflake Cortex a través del CLI/SDK de CoCo. El coste y la latencia de esas llamadas son competencia de Snowflake Cortex — streamlit-coco no rastrea, reporta, ni presupuesta tokens, créditos de warehouse, ni latencia de llamada. CocoEvent lleva un campo cost_usd y un campo duration_ms cuando el mensaje del SDK subyacente los proporciona, pero la librería no agrega, persiste, ni alerta sobre estos valores; una app que quiera seguimiento de coste/latencia tiene que leer esos campos ella misma, por evento.

Limpieza#

Entre ejecuciones de demo o al desmontar una sesión:

stop_session(session_key="coco", gate_key="coco_started") — derriba
la CocoSession (cierra el worker en segundo plano) y limpia el flag de la puerta de inicio, de modo que la app vuelve a la pantalla de puerta de inicio.
session.close() — cierra una sesión específica sin tocar el flag de
la puerta de inicio.
Mata cualquier proceso de vista previa en ejecución antes de cambiar
app_dir en app_viewer(): usa stop_app_preview() (o el botón Stop de la interfaz). Solo se ejecuta un proceso de vista previa por app_dir a la vez (ver limits).
Limpia los artefactos generados entre pases de demo según se necesite:
_uploads/ bajo el cwd del agente (subidas del navegador), examples/bi_to_semantic/out/ y examples/bi_to_semantic/../workspaces/bi_to_semantic/ (excluidos de git), examples/app_builder/out/<slug>/ (proyectos de app nombrados — eliminar vía la acción Delete app de Library/Brief o eliminando la carpeta). Ninguno de estos directorios se limpia automáticamente.