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商城网站建站系统源码,鞋厂网站模板,编程的基础知识,大型网站建设报价方案前言 ChatGPT、Claude、Gemini 这些 AI 模型很强大#xff0c;但它们都是独立的聊天界面。如果你想在自己的应用里集成一个 AI 助手#xff0c;让它能实时获取应用数据、执行应用操作、与用户协作——这就是另一个技术难题了。 CopilotKit 正是为解决这个最后一公里但它们都是独立的聊天界面。如果你想在自己的应用里集成一个 AI 助手让它能实时获取应用数据、执行应用操作、与用户协作——这就是另一个技术难题了。CopilotKit 正是为解决这个最后一公里问题而生让 AI Agent 真正成为你应用的一部分而不只是一个聊天窗口。一、解决了什么问题1. AI Agent 难以融入应用当前的 AI 开发生态主要聚焦后端LangChain、LangGraph构建 Agent 推理流程CrewAI编排多 Agent 协作OpenAI、Claude API提供强大的 LLM 能力但这些工具都缺少一个关键环节如何将 Agent 优雅地集成到用户界面中开发者面临的挑战实时流式输出LLM 生成的 token 需要实时显示而不是等待完整响应工具调用可视化Agent 调用 API、执行代码时用户需要看到进度人机协作用户要能审批 Agent 的操作、修改共享状态状态同步Agent 生成的计划、表格需要增量更新不能每次都传输完整数据多 Agent 协调不同 Agent 之间需要协作UI 要统一管理结果是开发者要为每个 Agent 项目写大量自定义的 WebSocket、SSE、状态管理代码。这不仅耗时而且容易出错。2. 缺乏统一的 Agent-UI 协议更严重的问题是每个 Agent 框架都有自己的通信方式LangGraph 用一套格式CrewAI 用另一套自定义 Agent 又是一套前端开发者需要为每种 Agent 框架写不同的集成代码无法复用。这就像每个品牌的充电器都不兼容一样痛苦。3. CopilotKit 的解决方案CopilotKit 提供了完整的解决方案 统一协议层 - AG-UI ProtocolCopilotKit 创建并推动了 AG-UIAgent-User Interaction Protocol这个开放标准定义了 Agent 和 UI 之间的通信规范。就像 HTTP 统一了网络通信AG-UI 统一了 Agent-UI 通信。⚛️ React 组件库提供开箱即用的 UI 组件和 HooksuseAgent- 连接任何 AG-UI 兼容的 AgentCopilotChat- 完整的聊天界面CopilotSidebar、CopilotPopup- 侧边栏、弹窗形式Headless UI - 完全自定义的无头组件 一行命令快速启动npx copilotkitlatest init 跨框架支持支持所有主流 Agent 框架LangGraphLangChainCrewAIMicrosoft Agent FrameworkPydantic AI任何自定义 Agent☁️ Copilot Cloud 托管服务提供可选的云端服务开箱即用无需搭建后端基础设施。二、CopilotKit 是什么核心定位CopilotKit 是一个全栈 Agentic 应用框架专注于解决 AI Agent 的最后一公里问题——让 Agent 能够真正与用户交互、协作。它包含三个核心部分1. AG-UI Protocol协议层一个开放、轻量的事件流协议定义了 17 种标准事件类型生命周期事件Agent 运行开始、结束、错误文本消息事件流式输出 token工具调用事件Agent 调用工具的开始、进度、结果状态管理事件同步应用和 Agent 之间的共享状态特殊事件自定义扩展这些事件通过 HTTP SSEServer-Sent Events或 WebSocket 传输保持 Agent 和 UI 的实时同步。2. React SDK前端库提供完整的 React 组件和 Hooks开发者无需关心底层协议细节import { useAgent } from copilotkit/react-coreimport { CopilotChat } from copilotkit/react-uifunction MyApp() { const { agent } useAgent({ name: my-agent, publicApiKey: process.env.NEXT_PUBLIC_CPK_KEY }) return CopilotChat /}3. Runtime SDK后端库提供 TypeScript 和 Python SDK帮助 Agent 框架快速适配 AG-UI 协议自动处理事件流中间件支持与 LangGraph、CrewAI 等框架的原生集成生态系统集成CopilotKit 已与主流 Agent 框架深度集成框架状态特点LangGraph✅ 原生支持流式状态、中间步骤展示CrewAI✅ 原生支持多 Agent 协作可视化Microsoft Agent Framework✅ 官方集成ASP.NET Core 中间件Pydantic AI✅ 支持类型安全的状态管理LlamaIndex✅ 支持RAG 应用集成Mastra✅ 支持工作流编排社区还提供了多语言 SDKKotlin、Go、Java、Rust 等。数据表现⭐25.7k GitHub Stars100k 开发者使用超过 10% 的财富 500 强企业采用ag-ui/core 周均数千次下载三、怎么用1. 快速开始一行命令CopilotKit 提供了 CLI 工具可以一键初始化项目npx copilotkitlatest init这个命令会安装必要的依赖配置 CopilotKit Provider创建示例代码设置环境变量模板2. 方式一使用 Copilot Cloud推荐最简单的方式是使用官方托管服务无需搭建后端。步骤 1获取 API Key访问 https://cloud.copilotkit.ai/ 注册并创建项目获取 Public API Key。步骤 2配置环境变量# .env.localNEXT_PUBLIC_CPK_PUBLIC_API_KEYyour_api_key_here步骤 3包裹应用在app/layout.tsx中添加 CopilotKit Providerimport { CopilotKit } from copilotkit/react-coreimport copilotkit/react-ui/styles.cssexport default function RootLayout({ children }) { return ( html langzh body CopilotKit publicApiKey{process.env.NEXT_PUBLIC_CPK_PUBLIC_API_KEY} {children} /CopilotKit /body /html )}步骤 4添加聊天界面在任何页面组件中使用import { CopilotChat } from copilotkit/react-uiexport default function HomePage() { return ( div h1我的应用/h1 CopilotChat instructions你是一个友好的助手帮助用户完成任务 / /div )}就这么简单现在你的应用已经有了一个可以对话的 AI 助手。3. 方式二连接自定义 Agent如果你已经有了自己的 AgentLangGraph、CrewAI 等可以使用useAgentHook 连接。后端创建 AG-UI 兼容的 Agent以 LangGraph 为例# agent/main.pyfrom langgraph.graph import StateGraphfrom copilotkit import CopilotKitSDK, LangGraphAgent# 定义你的 Agent 图workflow StateGraph(AgentState)workflow.add_node(research, research_node)workflow.add_node(analyze, analyze_node)graph workflow.compile()# 用 CopilotKit 包装agent LangGraphAgent( nameresearch_agent, graphgraph, descriptionResearch and analysis agent)# 创建 FastAPI 应用from fastapi import FastAPIapp FastAPI()sdk CopilotKitSDK(agents[agent])app.include_router(sdk.router)前端使用 useAgent Hookimport { useAgent } from copilotkit/react-corefunction ResearchPage() { const { messages, // 所有消息 isLoading, // 加载状态 sendMessage, // 发送消息函数 agentState // Agent 的共享状态 } useAgent({ name: research_agent, initialState: { topic: } }) return ( div MessageList messages{messages} / input onSubmit{(text) sendMessage(text)} disabled{isLoading} / /div )}4. 核心功能示例功能 1Headless UI 完全自定义如果不想用预制组件可以完全自定义import { useCopilotChat } from copilotkit/react-corefunction CustomChat() { const { visibleMessages, appendMessage, setMessages, isLoading } useCopilotChat() return ( div classNamemy-custom-chat {visibleMessages.map(msg ( div key{msg.id} className{msg.role} {msg.content} /div ))} {/* 你的自定义输入框 */} /div )}功能 2共享状态同步Agent 和应用共享同一个状态对象import { useCoAgent } from copilotkit/react-corefunction WeatherApp() { const { agentState, updateAgentState } useCoAgent({ name: weather_agent, initialState: { city: Beijing, temperature: null } }) // Agent 可以直接修改 agentState.temperature // 应用也可以调用 updateAgentState return ( div h2{agentState.city}/h2 p{agentState.temperature}°C/p /div )}功能 3Human-in-the-Loop 审批用户可以审批 Agent 的操作import { useCopilotAction } from copilotkit/react-corefunction EmailApp() { useCopilotAction({ name: send_email, parameters: [ { name: to, type: string }, { name: subject, type: string }, { name: body, type: string } ], renderAndWaitForResponse: ({ args, respond }) { return ( div classNameemail-preview h3发送邮件确认/h3 p收件人{args.to}/p p主题{args.subject}/p div{args.body}/div button onClick{() respond({ approved: true })} 发送 /button button onClick{() respond({ approved: false })} 取消 /button /div ) } })}Agent 调用send_email工具时会暂停并显示这个 UI 组件等待用户决策。功能 4Generative UIAgent 可以动态生成 UI 组件import { useCoAgentStateRender } from copilotkit/react-coreuseCoAgentStateRender({ name: data_agent, render: ({ state }) { if (state.chart_data) { return ChartComponent data{state.chart_data} / } if (state.table_data) { return TableComponent data{state.table_data} / } return null }})Agent 更新状态时UI 会自动渲染对应的组件。功能 5中间状态流式传输显示 Agent 的推理过程import { copilotKitCustomizeConfig } from copilotkit/runtime// 后端配置const modifiedConfig copilotKitCustomizeConfig(config, { emitIntermediateState: [ { stateKey: outline, tool: set_outline, toolArgument: outline } ]})前端会实时收到 Agent 生成大纲的每一步更新。5. 实战案例餐厅推荐 Agent让我们构建一个完整的餐厅推荐应用结合 CrewAI 和 CopilotKit。后端CrewAI Agent# restaurant_finder/crew.pyfrom crewai import Agent, Task, Crewfrom crewai_tools import SerperDevToolsearch_tool SerperDevTool()researcher Agent( role餐厅研究员, goal找到符合用户需求的最佳餐厅, tools[search_tool], verboseTrue)analyzer Agent( role美食分析师, goal分析餐厅评价和推荐理由, verboseTrue)research_task Task( description搜索 {location} 附近的 {cuisine_type} 餐厅, agentresearcher, expected_output餐厅列表及基本信息)analysis_task Task( description分析餐厅评价给出推荐排名, agentanalyzer, expected_output带推荐理由的排序列表)crew Crew( agents[researcher, analyzer], tasks[research_task, analysis_task], verboseTrue)部署到 Copilot Cloud# 提交到 CrewAI 企业平台crewai deploy获取 Agent 名称例如restaurant_finder。前端Next.js 应用// app/page.tsxuse clientimport { CopilotChat } from copilotkit/react-uiimport copilotkit/react-ui/styles.cssexport default function RestaurantFinder() { return ( div classNamecontainer h1AI 餐厅推荐助手/h1 CopilotChat instructions{ 你是一个专业的餐厅推荐助手。 当用户提供位置和菜系偏好时你会 1. 搜索该区域的相关餐厅 2. 分析评价和特色 3. 给出排序推荐和理由 请用友好的语气与用户交流。 } labels{{ title: 餐厅推荐, initial: 你好告诉我你想吃什么类型的菜在哪个区域 }} / /div )} plaintext // app/layout.tsximport { CopilotKit } from copilotkit/react-coreexport default function RootLayout({ children }) { return ( html langzh body CopilotKit agentrestaurant_finder publicApiKey{process.env.NEXT_PUBLIC_CPK_KEY} {children} /CopilotKit /body /html )}就这样一个完整的多 Agent 协作应用就完成了。6. 进阶功能多 Agent 协调在一个应用中使用多个专业 AgentCopilotKit AgentSelector Agent nameresearcher / Agent namewriter / Agent namecoder / /AgentSelector/CopilotKit自定义样式CopilotKit 组件支持完整的 CSS 自定义CopilotChat classNamemy-chat styles{{ chatContainer: { maxHeight: 600px }, messageInput: { borderRadius: 20px } }}/安全防护内置 Prompt Injection 防护和敏感数据过滤CopilotKit guardrails{{ preventPromptInjection: true, blockSensitiveData: true, enforceCompliance: [GDPR, CCPA] }}分析和监控集成了 AI 产品分析功能追踪用户-Agent 交互CopilotKit analytics{{ trackInteractions: true, logAgentSteps: true }}四、为什么选择 CopilotKit1. 极速上手分钟级集成npx copilotkitlatest init一行命令5 分钟内就能在应用中添加 AI 助手。2. 生产级可靠性✅ 内置安全防护✅ 错误处理和重连✅ 性能优化✅ 类型安全TypeScript✅ 云端托管可用3. 完全开源社区驱动GitHub 25.7k Stars活跃的 Discord 社区持续更新和维护透明的开发流程4. 框架无关生态丰富兼容任何 Agent 框架支持任何 LLMOpenAI、Claude、Gemini、本地模型多语言 SDK 支持与 LangGraph、CrewAI 等深度集成5. 灵活性与可定制性预制组件开箱即用Headless UI 完全自定义插件和中间件系统无供应商锁定6. 企业级支持10% 财富 500 强企业使用Copilot Cloud 提供托管服务技术支持和咨询合规和安全认证五、AG-UI 协议统一的标准CopilotKit 的一个重要贡献是推动了AG-UI Protocol成为行业标准。协议愿景就像 HTTP 统一了 Web 通信AG-UI 要统一 Agent-UI 通信任何 Agent 框架都可以发出 AG-UI 事件任何 UI 框架都可以消费 AG-UI 事件组件可互换、可复用生态系统采纳AG-UI 已被多个主流框架采纳官方支持Microsoft Agent FrameworkLangGraphCrewAIPydantic AI社区集成AWS Strands刚宣布集成AgnoMastraLlamaIndex多语言 SDKTypeScript官方Python官方KotlinGoJavaRust与其他协议的关系AG-UI 与其他协议互补不是竞争协议作用与 AG-UI 关系MCP(Model Context Protocol)模型访问上下文互补MCP 提供上下文AG-UI 处理 UI 交互A2A(Agent-to-Agent)Agent 间协作互补A2A 处理 Agent 协调AG-UI 处理用户交互A2UI(Google)生成式 UI 规范互补A2UI 定义 UI 组件AG-UI 提供完整的双向连接这些协议共同构建了完整的 Agentic 应用栈。六、实际应用场景场景 1企业知识库助手为内部知识库添加 AI 搜索和问答CopilotChat instructions搜索企业知识库回答员工问题 context{{ knowledgeBase: companyDocs }} tools{[searchKnowledgeBase, createTicket]}/场景 2代码审查助手在代码编辑器中集成 AI 代码审查useCoAgent({ name: code_reviewer, initialState: { currentFile: file }, tools: [analyzeCode, suggestRefactor]})场景 3客户支持 Bot智能客服能查询订单、处理退款CopilotSidebar instructions帮助客户解决订单问题 tools{[queryOrder, processRefund, escalateToHuman]}/场景 4数据分析仪表板自然语言查询数据库生成可视化useCoAgentStateRender({ name: data_analyst, render: ({ state }) { if (state.chartType bar) { return BarChart data{state.data} / } if (state.chartType line) { return LineChart data{state.data} / } }})场景 5内容创作平台辅助用户写作、编辑、发布CopilotTextarea instructions帮助用户撰写文章 autosuggest{true} tools{[research, generateOutline, proofread]}/七、最佳实践1. 清晰的 Agent 指令// ❌ 模糊instructions: 帮助用户// ✅ 清晰instructions: 你是一个专业的数据分析助手。 - 用户提供数据集时先理解数据结构 - 根据用户问题生成 SQL 查询 - 将结果可视化为图表 - 用简洁的语言解释发现2. 合理的工具设计每个工具应该单一职责、参数清晰useCopilotAction({ name: analyze_sentiment, description: 分析文本情感倾向, parameters: [ { name: text, type: string, description: 要分析的文本内容, required: true } ], handler: async ({ text }) { const result await analyzeSentiment(text) return { sentiment: result.label, confidence: result.score } }})3. 优雅的错误处理const { messages, error } useAgent({ name: my_agent })if (error) { return ErrorFallback error{error} /}4. 性能优化// 使用虚拟滚动处理大量消息import { VirtualizedMessageList } from copilotkit/react-uiVirtualizedMessageList messages{messages} maxHeight{600}/5. 测试策略// 使用 Mock Provider 进行测试import { MockCopilotKitProvider } from copilotkit/react-core/testtest(chat interface works, () { render( MockCopilotKitProvider mockResponses{[ { role: assistant, content: Hello! } ]} ChatComponent / /MockCopilotKitProvider )})八、总结CopilotKit 正在改变 AI Agent 的开发方式让 Agent 真正走进用户应用而不只是停留在聊天窗口。核心价值✅极速集成- 5 分钟内为应用添加 AI 能力✅生产可用- 内置安全、监控、错误处理✅开放标准- AG-UI 协议打破框架壁垒✅全栈方案- 前端 后端 协议完整支持✅生态丰富- 支持所有主流 Agent 框架和 LLM✅企业级- 财富 500 强企业的选择立即开始# 1. 初始化项目npx copilotkitlatest init# 2. 获取 API Key# 访问 https://cloud.copilotkit.ai/# 3. 运行应用npm run dev未来趋势随着 AG-UI 协议被越来越多的框架采纳我们即将看到组件市场- 可复用的 Agentic UI 组件跨平台支持- 移动端、桌面端统一体验多模态交互- 语音、图像、视频结合自主学习- Agent 从用户反馈中持续改进CopilotKit 不仅是一个工具更是 Agentic 应用时代的基础设施。相关链接官方网站https://www.copilotkit.ai/GitHub 仓库https://github.com/CopilotKit/CopilotKit文档https://docs.copilotkit.ai/AG-UI 协议https://docs.ag-ui.com/Discord 社区https://discord.gg/copilotkitCopilot Cloudhttps://cloud.copilotkit.ai/你准备好在应用中集成 AI Agent 了吗试试 CopilotKit体验 Agentic 应用开发的新方式如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】