AG-UI: بروتوكول جديد لاتصال منظم وفي الوقت الفعلي بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وواجهات المستخدم

في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي، ينتقل الوكلاء من روبوتات الدردشة البسيطة إلى أنظمة متطورة قادرة على الاستدلال المعقد، واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، والتعاون في الوقت الفعلي مع البشر. يتطلب هذا التحول طريقة قوية وموحدة لهؤلاء الوكلاء للتفاعل مع واجهات المستخدم (UIs). هنا يأتي بروتوكول AG-UI (تفاعل الوكيل والمستخدم)، المصمم لسد الفجوة وتمكين اتصال سلس ومنظم بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والواجهات الأمامية. تتعمق مشاركة المدونة هذه في المفاهيم الأساسية لـ AG-UI، وفوائدها، وعمليات التكامل المدعومة، وحالات الاستخدام الواقعية، وكيف يمكن للمطورين البدء.

ما هو AG-UI؟

AG-UI هو بروتوكول أحداث متدفقة مصمم خصيصًا للاتصال بين الوكيل وواجهة المستخدم. على عكس الطرق التقليدية التي تعيد كتلة نصية واحدة، يمكّن AG-UI الوكلاء من إصدار سلسلة مستمرة من أحداث JSON، مما يسمح بتحديثات وتفاعلات في الوقت الفعلي.

الاستجابات المتدفقة: يسمح TEXT_MESSAGE_CONTENT بتدفق الرموز المميزة للاستجابات، مما يوفر للمستخدمين ملاحظات فورية.
استدعاءات الأدوات: تدير أحداث TOOL_CALL_START و ARGS و END استدعاءات الوظائف الخارجية، مما يمكّن الوكلاء من الاستفادة من الأدوات والخدمات الخارجية.
إدارة الحالة: تضمن أحداث STATE_SNAPSHOT و STATE_DELTA مزامنة حالة واجهة المستخدم مع الواجهة الخلفية، مما يقلل من استخدام النطاق الترددي وتجنب عمليات إعادة التحميل المزعجة.
أحداث دورة الحياة: تؤطر أحداث RUN_STARTED و RUN_FINISHED كل تفاعل، مما يوفر حدودًا واضحة لعمليات تشغيل الوكيل.

فوائد AG-UI

يوفر AG-UI العديد من المزايا الرئيسية مقارنة بالحلول المخصصة:

التوحيد القياسي: يلغي الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات مخصصة لكل مشروع.
قابلية التشغيل البيني: يخلق عقدًا بين الوكلاء وواجهات المستخدم، مما يضمن التوافق حتى مع تطور الأطر الخلفية وواجهات المستخدم.
تحديثات في الوقت الفعلي: يوفر للمستخدمين ملاحظات فورية وتحديثات تدريجية، مما يحسن المشاركة.
تقليل النطاق الترددي: يستخدم تصحيحات STATE_DELTA لتحديث الأجزاء المتغيرة فقط من واجهة المستخدم، مما يقلل من استهلاك النطاق الترددي.

عمليات التكامل الرئيسية

يكتسب AG-UI قوة جذب بسبب نظامه البيئي المتنامي لعمليات التكامل المدعومة:

Mastra (TypeScript): دعم AG-UI الأصلي، مثالي للتمويل والطيارين الآليين القائمين على البيانات.
LangGraph: التكامل في مهام سير عمل التنسيق، مما يسمح لكل عقدة بإصدار أحداث منظمة.
CrewAI: يعرض تنسيق الوكلاء المتعددين على واجهات المستخدم عبر AG-UI، مما يتيح للمستخدمين متابعة وتوجيه “أطقم الوكلاء”.
Agno: أنظمة وكلاء متعددة متكاملة مع خلفيات جاهزة لـ AG-UI للوحات المعلومات وأدوات العمليات.
LlamaIndex: يضيف مهام سير عمل استرجاع البيانات التفاعلية مع تدفق الأدلة المباشر إلى واجهات المستخدم.
Pydantic AI: Python SDK مع AG-UI مدمج، بالإضافة إلى تطبيقات مثال مثل AG-UI Dojo.
CopilotKit: مجموعة أدوات الواجهة الأمامية التي تقدم مكونات React التي تشترك في تدفقات AG-UI.

الدعم لوكلاء AWS Bedrock و Google ADK و Cloudflare Agents و Kotlin و .NET و Go و Rust و Nim و Java قيد التطوير أيضًا.

حالات الاستخدام الواقعية

يتم نشر AG-UI في مختلف الصناعات:

الرعاية الصحية: يمكن للأطباء رؤية تحديث العلامات الحيوية للمريض في الوقت الفعلي.
التمويل: يمكن لمتداولي الأسهم تشغيل وكلاء تحليل الأسهم ومشاهدة النتائج تتدفق مباشرة.
التحليلات: يمكن للمحللين عرض لوحات معلومات مدعومة من LangGraph تصور خطط الرسوم البيانية مع تبرير الوكيل.
أتمتة سير العمل: يبسط ترحيل البيانات وتلخيص الأبحاث وملء النماذج.
دعم العملاء: يشغل روبوتات دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع مع مؤشرات الكتابة وتحديثات تقدم استدعاءات الأدوات.
مساعدة التعليمات البرمجية: تمكن اقتراحات التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي المشابهة لـ GitHub Copilot.

البدء مع AG-UI: AG-UI Dojo

يقدم CopilotKit AG-UI Dojo، وهي مجموعة من العروض التوضيحية الصغيرة القابلة للتشغيل والتي تعلم وتتحقق من صحة عمليات تكامل AG-UI. يغطي Dojo الأوليات الأساسية لواجهات المستخدم الخاصة بوكيل الإنتاج، بما في ذلك الدردشة الوكيلة والتخطيط البشري في الحلقة وواجهة المستخدم التوليدية والحالة المشتركة وتحديثات الحالة التنبؤية.

خارطة الطريق والمجتمع

تركز خارطة طريق AG-UI على:

نضج SDK (TypeScript و Python).
تحسين تصحيح الأخطاء وأدوات المطورين.
تحسينات الأداء ووسائل النقل البديلة.
توسيع تطبيقات العينات والملاعب.

يساهم المجتمع بنشاط في عمليات التكامل وتحسينات SDK والوثائق والعروض التوضيحية، وتشكيل AG-UI بناءً على الاحتياجات الواقعية.

في الختام، يوفر AG-UI طريقة موحدة وفعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتواصل مع واجهات المستخدم، وتعزيز تطبيقات أكثر استجابة وشفافية وقابلية للصيانة. إن نظامه البيئي المتنامي لعمليات التكامل ومساهمات المجتمع يجعله حلاً واعدًا لمستقبل تجارب المستخدم التي يحركها الذكاء الاصطناعي.

المصدر: N/A

In the rapidly evolving landscape of AI, agents are transitioning from simple chatbots to sophisticated systems capable of complex reasoning, API calls, and real-time collaboration with humans. This transformation necessitates a robust and standardized way for these agents to interact with user interfaces (UIs). Enter AG-UI (Agent–User Interaction) Protocol, designed to bridge the gap and enable seamless, structured communication between AI agents and frontends. This blog post delves into the core concepts of AG-UI, its benefits, supported integrations, real-world use cases, and how developers can get started.

What is AG-UI?

AG-UI is a streaming event protocol tailored for agent-to-UI communication. Unlike traditional methods that return a single block of text, AG-UI enables agents to emit a continuous sequence of JSON events, allowing for real-time updates and interactions.

Streaming Responses: TEXT_MESSAGE_CONTENT allows token-by-token streaming of responses, providing users with immediate feedback.
Tool Calls: TOOL_CALL_START, ARGS, and END events manage external function calls, enabling agents to leverage external tools and services.
State Management: STATE_SNAPSHOT and STATE_DELTA events ensure UI state is synchronized with the backend, minimizing bandwidth usage and avoiding jarring reloads.
Lifecycle Events: RUN_STARTED and RUN_FINISHED events frame each interaction, providing clear boundaries for agent runs.

Benefits of AG-UI

AG-UI offers several key advantages over ad-hoc solutions:

Standardization: Eliminates the need for reinventing the wheel with custom APIs for each project.
Interoperability: Creates a contract between agents and UIs, ensuring compatibility even as backend frameworks and UIs evolve.
Real-time Updates: Provides users with immediate feedback and incremental updates, improving engagement.
Reduced Bandwidth: Utilizes STATE_DELTA patches to refresh only the changed portions of the UI, minimizing bandwidth consumption.

Key Integrations

AG-UI is gaining traction due to its growing ecosystem of supported integrations:

Mastra (TypeScript): Native AG-UI support, ideal for finance and data-driven copilots.
LangGraph: Integration into orchestration workflows, allowing every node to emit structured events.
CrewAI: Exposes multi-agent coordination to UIs via AG-UI, letting users follow and guide “agent crews.”
Agno: Full-stack multi-agent systems with AG-UI-ready backends for dashboards and ops tools.
LlamaIndex: Adds interactive data retrieval workflows with live evidence streaming to UIs.
Pydantic AI: Python SDK with AG-UI baked in, plus example apps like the AG-UI Dojo.
CopilotKit: Frontend toolkit offering React components that subscribe to AG-UI streams.

Support for AWS Bedrock Agents, Google ADK, Cloudflare Agents, Kotlin, .NET, Go, Rust, Nim, and Java is also in development.

Real-World Use Cases

AG-UI is being deployed across various industries:

Healthcare: Clinicians can see patient vitals updating in real-time.
Finance: Stock traders can trigger stock-analysis agents and watch results stream inline.
Analytics: Analysts can view LangGraph-powered dashboards that visualize charting plans as the agent reasons.
Workflow Automation: Simplifies data migration, research summarization, and form-filling.
Customer Support: Powers 24/7 customer-support bots with typing indicators and tool-call progress updates.
Code Assistance: Enables real-time code suggestions similar to GitHub Copilot.

Getting Started with AG-UI: The AG-UI Dojo

CopilotKit offers the AG-UI Dojo, a suite of minimal, runnable demos that teach and validate AG-UI integrations. The Dojo covers essential primitives for production agent UIs, including agentic chat, human-in-the-loop planning, generative UI, shared state, and predictive state updates.

Roadmap and Community

The AG-UI roadmap focuses on:

SDK maturity (TypeScript and Python).
Improved debugging and developer tools.
Performance enhancements and alternative transports.
Expanding sample apps and playgrounds.

The community actively contributes integrations, SDK improvements, documentation, and demos, shaping AG-UI based on real-world needs.

In conclusion, AG-UI provides a standardized and efficient way for AI agents to communicate with user interfaces, fostering more responsive, transparent, and maintainable applications. Its growing ecosystem of integrations and community contributions makes it a promising solution for the future of AI-driven user experiences.

Source: N/A

القائمة