AI Agent 的兴起让前端交互需求激增，但传统开发中，连接Agent后端与前端需大量定制代码，效率低下。
在 MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent-to-Agent 通信协议）之后，AI Agent 的生态正在走向一个更完整的方向：AG-UI 协议横空出世，专为 Agent 与前端应用的通信交互而设计。
让你在网页、App 或嵌入式设备中，快速接入 AI 助手、AI 客服、智能问答 UI等，不再为每个应用重复造轮子，不再为交互逻辑头秃。
AG-UI补全了AI协议栈，专注Agent与用户前端的桥梁。它通过事件驱动设计，定义16种标准事件，支持SSE/WebSocket/Webhook传输，兼容LangGraph、CrewAI等框架。
它相当于为你的前端插上 AI 的“大脑”，无需绑定具体模型或框架，一套协议搞定全部交互需求。
核心功能
• 流式通信支持：内置 SSE、WebSocket、Webhook 通道，支持流式消息生成 • 双向状态同步：Agent 状态和前端状态实时同步，适配 UI 更新 • 16 类标准事件：统一定义用户输入、AI 回复、控制信息、UI 操作等事件类型 • 结构化消息与 UI 控件：支持生成式 UI、卡片式回复、工具触发等高级交互 • 多 Agent & 组件集成：可拓展为多智能体交互容器，与 MCP、A2A 协议协同工作
AG-UI 通过 HTTP/SSE 参考实现，支持前端和Agent后端快速集成。
在线Demo: https://agui-demo.vercel.app
它提供了前端 TypeScript 和后端 Python 的 SDK，可无缝接入到现有代码中。
前端：
npm install @ag-ui/core
npm install @ag-ui/clientPython端导入方式：
from ag_ui.core import TextMessageContentEvent, EventType
from ag_ui.encoder import EventEncoder
# Create an event
event = TextMessageContentEvent(
type=EventType.TEXT_MESSAGE_CONTENT,
message_id="msg_123",
delta="Hello, world!"
)
# Initialize the encoder
encoder = EventEncoder()
# Encode the event
encoded_event = encoder.encode(event)
print(encoded_event)
# Output: data: {"type":"TEXT_MESSAGE_CONTENT","messageId":"msg_123","delta":"Hello, world!"}\n\n核心模块：
• RunAgentInput：运行代理的输入参数 • Message：用户助手通信 和工具使用 • Context：提供给代理的上下文信息 • Tool：定义代理可以调用的函数 • State：代理状态管理
详细使用文档：https://docs.ag-ui.com/introduction
写在最后
AG-UI 为 LLM Agent 提供统一的前端通信语言，让“人机互动”真正智能又标准。
它解决了Agent→前端交互的碎片化问题，让我们可以像拼积木一样快速搭建丰富多样的 AI 应用界面！
而且提供了 TypeScript 和 Python 的 SDK，方便开发者集成到现有的前端应用中。
如果你想用 AG-UI 搭一个 AI 客服系统、LLM 工具协作平台都可以借助它来轻松实现。
