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可以，XMarkdown 和 ThoughtChain 可以结合实现流式推理过程和状态的可视化。常见做法如下：

流式内容渲染：XMarkdown 支持 streaming 属性（如 hasNextChunk、enableAnimation 等），可以通过不断追加内容（如 text.slice(0, index) 或 lines.join('')）实现增量渲染，适合流式输出场景。参考
推理过程分块：推理内容可用自定义标签 <think> 包裹，通过 components={{ think: ThinkComponent }} 注册自定义组件渲染推理状态（如“思考中”、“思考完成”）。注意 <think> 标签需用空行包裹，避免 markdown 解析异常。参考参考
推理链条与状态：ThoughtChain 组件用于展示推理步骤和状态，items 属性为数组，每项可配置 title、content、status（如 pending、success、error）、icon、description 等。流式输出时，通常通过 onUpdate 回调收集内容和状态，分别传递给 XMarkdown 和 ThoughtChain。参考
典型代码结构（伪代码）：

const [lines, setLines] = useState<string[]>([]);
const [status, setStatus] = useState<'pending' | 'success' | 'error'>('pending');

const onStreamUpdate = (chunk) => setLines((prev) => [...prev, chunk]);
const onStreamStatus = (newStatus) => setStatus(newStatus);

<XMarkdown
  content={lines.join('')}
  streaming={{ hasNextChunk: status === 'pending' }}
  components={{ think: ThinkComponent }}
/>

<ThoughtChain
  items={[
    {
      title: '推理步骤',
      status,
      content: <Descriptions>
        <Descriptions.Item label="状态">{status}</Descriptions.Item>
        <Descriptions.Item label="输出次数">{lines.length}</Descriptions.Item>
      </Descriptions>
    }
  ]}
/>