Como os agentes de IA são o assunto da cidade, CopilotKit é uma estrutura de código aberto projetada para fornecer exposição completa a essa experiência. Facilita a integração de cópias de IA em aplicativos, permitindo que os desenvolvedores criem facilmente tarefas interativas orientadas por IA. Ele fornece uma infraestrutura robusta que implementa rapidamente experiências de IA prontas para produção, desde um simples chatbot até um complexo sistema multiagente.
CopilotKit oferece muitas experiências valiosas, a mais recente das quais é Coagentesque fornece uma UI de agente ao criar aplicativos de agente. Imagine um sistema onde você possa construir projetos complexos de forma colaborativa em torno de IA que entenda o contexto, responda ao seu feedback e se adapte às mudanças nos requisitos em tempo real. É exatamente isso Coagentes especiais. Além disso, o poder de CopilotKit e Langraph ao usar Coagentes permitir que os usuários criem aplicativos nativos que possam imaginar, adaptar e interagir com os usuários em tempo real.
Coagentes fornecer aos usuários cinco recursos básicos:
- Sincronização de estado perfeita: Com apenas uma linha de código, seu aplicativo e seu agente estão sempre sincronizados, garantindo que o agente saiba imediatamente o que o aplicativo sabe.
- UI Generativa Agente ou UI do Agente: Crie interfaces de usuário dinâmicas e em tempo real que são atualizadas com base nas informações do seu agente. Este recurso melhora a confiança através da transparência, mostrando os estados do agente central.
- Streaming do agente central: Esse recurso permite que você visualize as etapas de processamento do seu agente em tempo real, proporcionando uma experiência envolvente e transparente à medida que o progresso avança.
- Homem no circuito (HITL): Utilize pontos de verificação inteligentes onde as pessoas podem intervir e direcionar os agentes. Isso é ideal para tarefas que exigem toque humano.
- Ações de front-end em tempo real: Integre fluxos de trabalho de back-end e front-end para permitir que seu agente execute facilmente ações baseadas no contexto em seu aplicativo.
Vamos dar uma olhada na apresentação feita por CEO do CopilotKit, Atai Barkai, e o grupo – Coagentes combinado com a poderosa estrutura LangChain para criar um agente de IA que pode escrever um livro infantil completo. Este agente de IA pode falar, criar um esboço de história, gerar personagens, escrever capítulos e criar descrições de imagens, que podem ser usadas para criar ilustrações com DALL-E 3. A combinação de todas essas etapas resulta em uma história infantil completa e encorpada. com uma estrutura narrativa, personagens atraentes e arte gerada por IA. Se observarmos como funciona, existem cinco etapas:
- Criação de um esboço de história: Pedimos ao agente de IA que crie um esboço de história para as crianças. Nosso exemplo mostra uma criança viajando da Terra a Marte para explorar o espaço. Rapidamente, a IA fornece uma estrutura estruturada para nossa aplicação web, dando-nos uma visão panorâmica da história que está por vir.
- Personalização poderosa: O verdadeiro poder de Coagentes acende quando alterações são introduzidas. Em vez de uma criança ir para Marte, podemos mudar de assunto e pedir a duas crianças – Alex e John – que vão à Lua. O storyboard se ajusta rapidamente às novas necessidades, validando atualizações com IA. Essa comunicação bidirecional entre o aplicativo e a IA facilita a iteração do processo criativo.
- História em tempo real e criação de personagens: Com o esboço definido, instruímos a IA a gerar perfis de personagens e escrever os capítulos reais. Porque Coagentes totalmente integrado ao LangChain, o processo de escrita da história acontece em tempo real. À medida que a IA funciona, cada capítulo aparece na interface do aplicativo, permitindo acompanhar o andamento da história conforme ela se desenrola.
- Transmissão de mídia: Uma característica proeminente CopilotKit é a capacidade de transmitir países neutros. Você pode visualizar cada etapa do trabalho da IA na janela de chat, desde a combinação de ideias até o refinamento do roteiro final. Esta visão geral fornece insights mais profundos sobre os conceitos de IA e pode ajudar a identificar momentos em que a intervenção humana é benéfica.
- Controle do país: Outro benefício de Coagentes controle granular da visibilidade dos dados. Os desenvolvedores podem decidir quais processos serão expostos e quais permanecerão ocultos por motivos de segurança ou de propriedade. Portanto, embora a IA possa gerar os parâmetros estilísticos das imagens nos bastidores, o usuário vê apenas o resultado final da criação.
Este exemplo mostra as possibilidades e recursos exclusivos que podem afetar diretamente o frontend Coagentes. Você pode conferir alguns exemplos em CopilotKit página, como Planejador de viagens agente-nativo (ANA) e tela de pesquisa agente-nativo (ANA) baseado em Aplicativos Nativos de Agente (ANAs)o que é um experimento interessante por si só. Os ANAs combinam agentes específicos de domínio, integração direta de aplicativos e interação do usuário para fornecer fluxos de trabalho verdadeiramente interativos e flexíveis. Eles vão além de simples áreas de bate-papo, usando transparência e interações guiadas para dar controle aos usuários enquanto usam assistência orientada por IA. Essa abordagem híbrida garante reconhecimento do contexto, recomendações inteligentes e fluxo de trabalho contínuo no ambiente nativo do aplicativo. Em vez de trabalhar isoladamente, os ANAs utilizam a supervisão humana em todas as fases para construir confiança, reduzir erros e agilizar as operações. Isto resulta numa experiência de utilizador envolvente e eficiente que vai além dos pilotos privados e dos sistemas totalmente autónomos, traçando um novo caminho para a inovação e o crescimento no SaaS moderno.
Agora, vamos dar uma olhada rápida nos CoAgents; este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o uso do LangGraph para criar fluxos de trabalho de agentes. Se você precisar de uma introdução rápida, confira este pequeno exemplo na documentação do LangGraph.
Para começar Coagentes requer três pré-requisitos: familiaridade com o fluxo de trabalho do agente de construção LangGraph, uma chave de API LangSmith válida e implementação do agente LangGraph em Python ou JavaScript. O sistema oferece dois métodos de implantação: a plataforma LangGraph recomendada, que oferece suporte à implantação local e na nuvem, ou o Copilot Remote Endpoint, que permite hospedagem somente em Python via FastAPI.
A integração pode ser alcançada por meio do Copilot Cloud ou de um tempo de execução independente. O processo de integração na nuvem requer um URL de implantação LangGraph e uma chave API LangSmith. Os usuários precisam registrar seu agente LangGraph por meio de cloud.copilotkit.ai e configurar endpoints remotos para conexão de back-end. O tempo de execução independente requer configuração manual de back-end e segue documentação separada.
A usabilidade pode ser verificada testando a interface UI do agente do chatbot e verificando as respostas do agente. Para resolver o problema, os usuários devem verificar a validade de sua chave de API LangSmith, verificar a acessibilidade da URL do aplicativo, verificar a configuração de localidade correta e verificar a conexão do ponto final remoto. Essas etapas garantem o desempenho Coagentes implementação com boa comunicação de back-end.
Para concluir, Coagentes é o quadro principal criado por CopilotKit permitindo que as empresas criem aplicativos nativos com recursos robustos de UI do agente, garantindo visibilidade completa em tempo real das ações do agente. Seu componente integrado “UI para seu agente” fornece monitoramento transparente para promover a confiança do usuário e evitar confusão durante a execução. Coagentes e oferece suporte a recursos humanos avançados usando gerenciamento de estado compartilhado entre agentes e aplicativos, permitindo que os desenvolvedores criem interfaces produtivas que respondam às mudanças no estado do agente. Como resultado, Coagentes se destaca como uma solução para equipes que desejam usar elementos poderosos e dinâmicos da interface do agente em seus aplicativos nativos.
Fontes
Obrigado à equipe do Tawkit pela liderança inovadora/recursos para este artigo. A equipe do Tawkit nos apoiou neste conteúdo/tópico.
Asif Razzaq é o CEO da Marktechpost Media Inc. Como empresário e engenheiro visionário, Asif está empenhado em aproveitar o poder da Inteligência Artificial em benefício da sociedade. Seu mais recente empreendimento é o lançamento da Plataforma de Mídia de Inteligência Artificial, Marktechpost, que se destaca por sua ampla cobertura de histórias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que parecem tecnicamente sólidas e facilmente compreendidas por um amplo público. A plataforma possui mais de 2 milhões de visualizações mensais, o que mostra sua popularidade entre o público.
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