把 Python 生成器接成聊天页面，Panel 可以逐段更新同一条回答

模型已经能在Python里逐段返回文字，怎样让使用者在页面上看见回答增长，并且能重试上一条输入？Panel 的聊天组件提供了这层连接：输入交给回调，回调输出交给消息列表，交互按钮也有明确行为。

当前文档采用pn.ui.ChatInterface；旧pn.chat接口仍有经典参考。这里按当前组件说明展开，不把不同接口的例子混在一起。

回调接收内容，消息逐步变长

ChatInterface继承ChatFeed的后端能力，并加上输入控件。最简单的回调可以返回一段文字；更贴近模型流式输出的做法，则是异步生成器。

官方ChatFeed示例遍历输入字符，每次把新字符接到message，再yield累计字符串。界面不断更新同一条回答。这个例子没有调用模型，只把流式显示关系展示清楚。

有个很实用的差别：如果每次只yield一个字符而不累积，示例会不断替换原消息内容。连接真实模型时，需要确认客户端返回的是增量token，还是已经累计的全文，再按相应方式交给组件。

ChatInterface能重新发送最近一次用户输入，也能撤销到前一条用户输入，或清空消息列表。当前界面将相关动作收进输入区旁的菜单，开发者可通过show_rerun、show_undo等选项决定显示哪些。

对于AI助手，重试可能发起一次新的模型调用；撤销则改变当前界面里的消息。应用如果同时保存服务端记录，应让这些动作与真实会话状态一致，不能只删气泡却继续把已删内容送给模型。

教学情境中，一位用户修改资料问题后重新生成，界面需要知道保留哪些历史、重试哪条输入。组件提供消息操作，业务仍要定义“这一轮应当读到什么”。

ChatFeed提供serialize，可整理角色、过滤消息，或为复杂内容自定义序列化。页面上显示了图表、标签页或说明文字，并不意味着模型应该原样收到所有对象。

例如，帮助提示可以留给人阅读，模型上下文只保留用户问题与实际回答。长期保存会话则还需要自己的数据层，序列化并不是自动存进数据库。

异步回调也要避免阻塞事件循环，不能只把普通耗时函数加上async就认为页面会自然响应。Panel采用BSD-3-Clause，模型调用与部署另有条件。它的具体成果是一段可继续编辑的交互连接：Python逐步产生内容，页面按同一条消息更新，用户再通过明确动作继续对话。