Мало того, что дальше HR'а пройти сложно, так теперь ещё и ChatGPT подкидывает идей

👉 @PythonPortal

Самое сложное в создании AI-агентов - это не сам AI. Это UI.

Объясняю:

Бэкенд для агентов, по сути, уже решенная задача.

Выбираешь фреймворк - LangGraph, CrewAI, Mastra - и собираешь что угодно.

Но как только пытаешься прикрутить это к фронтенд-приложению, начинаются проблемы:

↳ стриминг в реальном времени
↳ синхронизация состояния между UI и агентом
↳ разбор сообщений, вызовы инструментов и событий статуса
↳ логика реконнекта, когда пользователь обновляет страницу посреди диалога

У многих команд недели уходят на самописные WebSocket-хендлеры и обвязку, чтобы просто завести базу.

CopilotKit только что выкатили useAgent(), чтобы закрыть эту проблему

Один этот хук дает живое подключение к любому агенту:

const { agent } = useAgent({ agentId: "my-agent" });

Из коробки получаешь стриминг, синхрон состояния, пользовательский ввод автоматически упаковывается в события AG-UI, и есть "ручное подтверждение человеком".

Работает с любым бэкендом, который реализует протокол AG-UI.

Поддержка тредов встроена, так что разговоры сохраняются и автоматически продолжаются. Реконнект стрима тоже просто работает.

Для понимания, AG-UI - это протокол, который соединяет агентов с UI-приложениями. Можно думать так:

MCP: агенты - инструменты
A2A: агенты - агенты
AG-UI: агенты - пользователи

Если ты строишь интерактивных агентов уровня Cursor или Lovable, это тот фреймворк, который объединяет весь твой агентный стек

Полностью open-source. Ссылка на GitHub 🕺

👉 @PythonPortal

Медики зафиксировали хронический PEP8 с рецидивами после flake8.

👉 @PythonPortal