项目规划篇：基于 Streamlit 搭建极简交互式 AI 测试 Web 平台
引言：AI 测试的界面困局
2026 年，大语言模型（LLM）和 AI Agent 已从实验室全面走向生产环境。然而一个令人啼笑皆非的现实是：很多团队的 AI 测试流程，仍然停留在 Jupyter Notebook 里手动改参数、终端里拼 curl 命令的阶段。
当你需要同时对比 3 个模型的输出质量、追踪 prompt 微调对延迟的影响、评估 RAG 系统的检索精度时，Notebook 就像是用螺丝刀修发动机——能修，但效率极低。
我们需要一个轻量级的 AI 测试界面。问题在于，专门为测试场景开发一个全栈 Web 应用显然不划算。前端框架、路由配置、状态管理……调试这些基础设施的时间，可能比实际测试 AI 模型的时间还长。
Streamlit 恰好解决了这个矛盾。根据 Streamlit 官方文档的定义，它是一个面向数据科学家和 AI/ML 工程师的 Python 框架，用于快速构建动态数据应用。截至 2026 年 5 月，Streamlit 的最新稳定版本已更新至 1.57.0，PyPI 上的发布也证实了其持续的迭代节奏。更重要的是，Streamlit 已被 Snowflake 收购，社区活跃度极高，GitHub 上拥有超过百万开发者用户。
本文将带你从零到一，用 Streamlit 搭建一个极简但够用的 AI 测试 Web 平台——覆盖模型对比、prompt 实验、RAG 评估三大核心场景，并深入探讨部署方案、架构设计、竞品对比、生态工具和安全风险五大维度。