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1智能体到用户交互（AG-UI）协议 1. MCP标准化了Agent到Tool之间通信。
2. A2A（Agent2Agent）协议标准化了Agent到Agent通信。
但仍然缺少一块......
这就是智能体到用户通信的协议：
让我们了解为什么这很重要。
2智能体到用户协议背后的问题为什么（AG-UI）？
今天，我们可以使用LangGraph、CrewAI、Mastra、dify、AutoGen、Hiagent(字节）等智能体工具工具包构建强大的多步骤智能体工作流。 但是，当您尝试将该Agent引入实际应用程序时，事情就崩溃了：
1.您希望逐个Token流式传输LLM响应，而无需构建自定义WebSocket服务器。
2.您希望在工具执行进度发生时显示它，暂停以获得人工反馈，而不会阻塞或丢失上下文。
3.您希望同步大型、不断变化的对象（如代码或表格），而无需将所有内容重新发送到UI。
4.您希望让用户在智能体运行中中断、取消或回复，而不会丢失上下文。
这是另一个问题：
每个智能体后端都有自己的工具调用、ReAct样式规划、状态差异和输出格式机制。
所以如果你使用LangGraph，前端将实现自定义的WebSocket逻辑、杂乱的JSON格式和特定于LangGraph的UI适配器。
但要迁移到CrewAI/Dify等，一切都必须进行调整。
这不会缩放。
3解决方案AG-UI协议
AG-UI（智能体-用户交互协议）是CopilotKit推出的开源协议，可解决此问题。
它标准化了后端智能体和前端UI之间的交互层（下面的绿色层）。
可以这样想：
1.就像REST是客户端到服务器请求的标准一样......
2.AG-UI是将实时智能体更新流式传输回UI的标准。
从技术上讲......
它使用服务器发送事件（SSE）将结构化JSON事件流式传输到前端。
每个事件都有一个显式的有效负载（如Python字典中的keys），例如：
1.TEXT_MESSAGE_CONTENT用于令牌流式处理。
2.TOOL_CALL_START以显示工具执行情况。
3.STATE_DELTA更新共享状态（代码、数据等）
4.AGENT_HANDOFF在智能体之间顺利传递控制权
并且它带有TypeScript和Python的SDK，使这种即插即用适用于任何堆栈，如下所示：
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在上图中，来自Agent的响应并不特定于任何工具包。这是一个标准化的AG-UI响应。
这意味着您需要编写一次后端逻辑并将其挂接到AG-UI中，一切正常：
1.LangGraph、CrewAI、Mastra —都可以发出AG-UI事件。
2.可以使用CopilotKit组件或您自己的React堆栈构建UI。
3.您可以在本地将GPT-4交换为Llama-3/DeepSeek V3，而无需更改前端中的任何内容。
这是让您的Agent应用程序感觉像真实软件的层，而不仅仅是美化的聊天机器人。 | 
