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。
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。
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： |
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。
