[[HTMLPLACEHOLDER0]]

[[HTMLPLACEHOLDER1]]

[[HTMLPLACEHOLDER2]]

[[HTMLPLACEHOLDER3]]

[[HTMLPLACEHOLDER4]]

[[HTMLPLACEHOLDER5]]

[[HTMLPLACEHOLDER6]]

[[HTMLPLACEHOLDER7]]

[[HTMLPLACEHOLDER8]] [[HTMLPLACEHOLDER9]]

[[HTMLPLACEHOLDER10]]

[[HTMLPLACEHOLDER11]]

[[HTMLPLACEHOLDER12]]

[[HTMLPLACEHOLDER13]]

[[HTMLPLACEHOLDER14]]

[[HTMLPLACEHOLDER15]]

[[HTMLPLACEHOLDER16]]

[[HTMLPLACEHOLDER17]]CopilotKit ir LangGraph integracija yra viena iš brandžiausių naudojimo atvejų. Su paprasta konfigūracija, kūrėjai gali prijungti LangGraph agentą prie CopilotKit priekinės dalies, užtikrindami būsenos dalijimąsi ir realaus laiko srautinį atsakymą. Integracijos procesas paprastai apima useCoAgent hook naudojimą agentui prijungti, copilotkitemitstate funkcijos naudojimą būsenos atnaujinimams iš agento pusės, taip pat useCopilotAction naudojimą žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo pertraukimo taškams apibrėžti.

Kūrėjams, dirbantiems su CrewAI, CopilotKit taip pat siūlo paruoštą integracijos sprendimą. Naudodami AG-UI protokolą, kūrėjai gali bet kurį CrewAI agentą paversti priekinės programos, palaikančios realaus laiko sąveiką, sąsaja. Be LangGraph ir CrewAI, AG-UI protokolas taip pat palaiko Microsoft Agent Framework, Google ADK, AWS Strands Agents, Mastra, Pydantic AI, Agno, LlamaIndex ir daugelį kitų sistemų, sukurdama tikrą daugiarūšę tarpusavio sąveiką.

4. Palyginamoji analizė su panašiomis sistemomis

Palyginti su Vercel AI SDK, CopilotKit pozicionavimas turi reikšmingų skirtumų. Vercel AI SDK daugiausia dėmesio skiria pokalbių sąsajos srautinio teksto perdavimui, siūlydamas puikų useChat hook ir UI komponentus; tuo tarpu CopilotKit labiau pabrėžia gilią agentų integraciją, generatyvų UI ir žmogaus bei mašinos bendradarbiavimo galimybes.

Santykis su LangChain labiau primena papildomumą nei konkurenciją. LangChain orientuojasi į agentų "smegenų" (logikos ir darbo srautų) kūrimą, o CopilotKit suteikia šių smegenų "veidą, balsą ir rankas" – t. y. sąsają, su kuria sąveikauja programos. Kūrėjai paprastai naudoja LangChain/LangGraph agentų logikai apibrėžti, o tada per CopilotKit kuria vartotojo sąveikos sluoksnį.

5. Tipiniai naudojimo atvejai

CopilotKit tipiniai naudojimo atvejai apima kelias sritis. SaaS Copilot yra dažniausiai pasitaikantis naudojimo atvejis, kur išmanusis asistentas gali padėti vartotojams atlikti sudėtingus darbo srautus, teikdamas kontekstinę pagalbą. Bendradarbiavimo Copilot pabrėžia žmogaus ir mašinos bendradarbiavimą, AI ir vartotojas kartu kuria turinį, žymiai padidindami produktyvumą. Dialoginiai formų užpildymai paverčia sudėtingas formas natūralia dialogo sąveika, vartotojai gali atlikti sudėtingą duomenų įvedimą per pokalbį. Tyrimų agentų programos, tokios kaip oficialiai demonstruojama tyrimų drobės programa, demonstruoja, kaip giliai integruoti LangGraph agentą su priekiu, užtikrinant tyrimo plano generavimą, skyrių rašymą ir žmogaus patvirtinimo visą procesą.

Greitas pradžia: kodo pavyzdys

Pagrindinės integracijos pavyzdys

Štai minimalus veikiantis pavyzdys, naudojantis CopilotKit ir LangGraph integraciją:

Priekinė dalis (Next.js/React):

// app/page.tsx "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotPopup } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css";

export default function Home() { return (

Tyrimų asistentas

); }Vykdymo API maršrutas:

// app/api/copilotkit/route.ts import { CopilotRuntime, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/runtime"; import { NextRequest } from "next/server";const copilotKit = new CopilotRuntime({ remoteEndpoints: [ { url: process.env.LANGGRAPHURL || "http://localhost:8000" }, ], });

const serviceAdapter = new OpenAIAdapter();

export const POST = async (req: NextRequest) => { const { handleRequest } = copilotKit; return handleRequest(req, { serviceAdapter }); };

Bendrinamos būsenos pavyzdys

// Naudojant useCoAgent įgyvendinti priekinės ir galinės dalies būsenos sinchronizavimą import { useCoAgent } from "@copilotkit/react-core";

function ResearchCanvas() { const { state, setState } = useCoAgent({ name: "researchagent", initialState: { topic: "", outline: [], currentSection: null, }, });

return (

setState({ ...state, topic: e.target.value })} placeholder="Įveskite tyrimo temą" />

); }

Žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo pavyzdys

import { useCopilotAction } from "@copilotkit/react-core";

function DocumentEditor() { useCopilotAction({ name: "publishDocument", description: "Prieš paskelbiant dokumentą, reikia vartotojo patvirtinimo", parameters: [ { name: "title", type: "string", description: "Dokumento pavadinimas" }, { name: "content", type: "string", description: "Dokumento turinys" }, ], handler: async ({ title, content }) => { const confirmed = await new Promise((resolve) => { showConfirmDialog({ title, content, onConfirm: resolve }); });

if (confirmed) { await api.publish({ title, content }); return "Dokumentas sėkmingai paskelbtas"; } return "Paskelbimas atšauktas"; }, });

return ...; }`

Tipiniai taikymo atvejai

Atvejis 1: SaaS išmanusis asistentas

Scenarijus: Įmonės lygio projektų valdymo įrankis, integruojantis AI asistentą, padedantį vartotojams greitai kurti užduotis, paskirstyti išteklius, generuoti ataskaitas.

Įgyvendinimo aspektai:

• Naudojant CopilotKit bendrinamos būsenos funkciją, kad AI realiu laiku žinotų apie dabartinę projekto peržiūrą
• Dinamiškai generuojant užduočių korteles, Ganto diagramas ir kitus komponentus
• Žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo mazgai užtikrina, kad svarbūs veiksmai (pvz., projekto ištrynimas) reikalautų vartotojo patvirtinimoVartotojai gali atlikti sudėtingas operacijas naudodami natūralią kalbą, pavyzdžiui, "padėk man paskirti užduotis, kurios baigiasi kitą savaitę, priekinės komandos nariams ir sugeneruoti pažangos ataskaitą".
  
  ### Atvejis 2: AI tyrimų asistentas
  
  Scenarijus: Akademinių tyrimų pagalbos įrankis, padedantis tyrėjams rinkti medžiagą, struktūrizuoti disertacijos struktūrą, bendradarbiauti rašant.
  
  Įgyvendinimo aspektai:
  
  - LangGraph agentas atsakingas už informacijos paiešką ir loginį mąstymą
  - CopilotKit priekinė dalis rodo tyrimo planą, literatūros sąrašą
  - Būsenos sinchronizavimas užtikrina, kad tyrimo pažanga būtų realiu laiku išsaugota ir rodoma
  - Patvirtinimo taškai, kai cituojama išorinė medžiaga, primena vartotojui patvirtinti
  
  ### Atvejis 3: Išmanusis formų užpildymas
  
  Scenarijus: Sudėtingų draudimo paraiškų formų konvertavimas į dialoginę sąveiką.
  
  Įgyvendinimo aspektai:
  
  - Agentas dinamiškai nustato kitą klausimą pagal vartotojo atsakymus
  - Naudojant sąlyginius renderius, pagal kontekstą rodomi skirtingi UI komponentai
  - Automatiškai išsaugomos dalinai užpildytos formos, palaikoma pertraukų tęstinumas
  - Prieš pateikiant, sujungiama visa informacija vartotojo patvirtinimui
  
  ## Techninės įžvalgos
  
  CopilotKit techninė įgyvendinimo struktūra remiasi modernia Web architektūra. Priekinėje dalyje naudojama React (taip pat palaiko Angular) kaip pagrindinis UI karkasas, teikiant useAgent ir useCoAgent hook'us būsenos valdymui ir agentų sąveikai. Galinėje dalyje veikia CopilotRuntime klasė kaip centrinis orkestratorius, tvarkantis užklausų patvirtinimą, LLM skambučius ir atsakymų srautą. Komunikacijos protokolas naudoja Server-Sent Events (SSE) realiu laiku perduoti srautą iš serverio į klientą, tuo pačiu per HTTP POST tvarkant kliento užklausas.
  
  v1.50 versija atnešė didelių architektūros atnaujinimų, įvedė aiškesnę vieno taško architektūrą, geresnį stebėjimą (įmontuota telemetrija) ir gilesnę integraciją su CopilotKit Next, dar labiau supaprastindama kūrimo patirtį.
  
  ## Ateities perspektyvosCopilotKit 的战略定位是成为代理应用开发的基础设施层。随着 AG-UI 协议被更多厂商采纳（Microsoft、Google、AWS 等均已支持），一个基于开放标准的代理应用生态正在形成。CopilotKit 通过提供预构建组件、生成式 UI 模式和深度框架集成，显著降低了构建生产级 AI Copilot 的门槛，使开发者能够专注于业务逻辑而非底层通信细节。