CopilotKit : Le problème des chatbots IA dans les applications SaaS
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00:00:00La plupart des fonctionnalités et applications d'IA ont le même problème : elles sont belles, mais ce ne sont en fait que des boîtes de dialogue
00:00:06collées sur le côté de l'écran. Vous demandez quelque chose, elles vous donnent du Markdown, peut-être un tableau,
00:00:11peut-être même quelques paragraphes expliquant le travail qu'il vous reste à faire. Mais si l'agent ne se contentait pas
00:00:17de parler ? Voici Copilot Kit : il peut rendre de vrais composants, partager l'état en direct avec votre application
00:00:23et s'arrêter pour demander une approbation avant de changer quoi que ce soit. Est-ce que cela peut rendre une fonctionnalité d'IA
00:00:29plus intégrée au produit ? Découvrons-le.
00:00:37Tout d'abord, beaucoup de gens pensent qu'ils ajoutent de l'IA à leur application, mais ce qu'ils ajoutent vraiment, c'est une
00:00:43seconde application dans leur application. Votre produit est d'un côté, l'IA de l'autre, et l'utilisateur doit
00:00:49copier le contexte dans sa tête pour que tout fonctionne. C'est très bien si tout ce dont
00:00:54vous avez besoin est une structure de questions-réponses basique, mais dès que vous voulez que l'agent mette à jour un état,
00:01:00appelle des outils ou travaille avec l'utilisateur dans un flux de travail réel, on commence à se heurter à un mur. Vous construisez alors
00:01:07des flux d'événements, une synchronisation d'état, des flux d'approbation, et tout le monde reconstruit la même chose, juste un peu
00:01:14différemment. Copilot s'attaque à ce problème dès le départ. La question n'est pas : comment créer un autre chatbot ?
00:01:20La meilleure question est : comment rendre les agents natifs au sein même des applications ? Commençons par la démo, puis
00:01:26j'analyserai ce qui est réel, ce qui est utile, et ce qui est un peu excessif. Si vous aimez les outils de codage
00:01:32pour accélérer votre flux de travail, assurez-vous de vous abonner, nous publions des vidéos tout le temps. Très bien, maintenant
00:01:37regardez ça. Je pars d'un terminal propre et nous pouvons simplement exécuter l'installation que j'ai récupérée de Copilot Kit
00:01:42pour échafauder l'application et me donner un point de départ fonctionnel, tout comme n'importe quel autre projet que nous aurions vraiment
00:01:49démarré, pas seulement une bulle de chat vide, mais de vrais morceaux. Les éléments front-end sont déjà connectés
00:01:56suffisamment pour que je puisse commencer à tester l'expérience réelle que nous voulons. Maintenant, je me lance et j'exécute le mode
00:02:02développement, et voici l'application qui tourne localement. Bien sûr, cette partie semble familière, il y a une surface de chat
00:02:09mais ce n'est pas vraiment la partie la plus intéressante ici. La partie vraiment cool, c'est ce qui se passe quand
00:02:13l'agent est connecté à l'interface utilisateur. Je vais poser une question ici, dans l'interface, d'accord, voilà.
00:02:21Et remarquez la chose importante ici : l'agent ne se contente pas de répondre avec un bloc de texte. Il peut diffuser la
00:02:26réponse, il peut appeler des outils et il peut rendre un véritable composant à l'intérieur de l'application. C'est le premier
00:02:32changement vraiment important ici avec Copilot Kit : l'IA ne décrit pas seulement l'interface, elle est maintenant
00:02:38une partie intégrante de tout cela. Maintenant, allons encore plus loin. Je vais lui poser une question de suivi ici
00:02:46d'accord, et voici la partie que beaucoup d'autres agents vont sauter : notre agent fait une pause, il demande une
00:02:52approbation. Et le fait de demander une approbation est la partie qui compte, c'est la partie que j'aime vraiment parce que
00:02:57dans le logiciel réel, le contrôle n'est pas vraiment optionnel. Nos utilisateurs ont toujours besoin du dernier mot sur ce qui
00:03:03se passe. Une démo sympa, non ? Maintenant, la façon facile d'expliquer Copilot Kit, c'est vraiment ceci : Copilot Kit
00:03:09est une pile front-end pour les applications agentiques. Ce n'est pas juste un composant de chat, ce n'est pas juste un habillage autour
00:03:15d'une autre API LLM. Il vous donne les pièces dont nous avons besoin pour des expériences d'IA qui vivent à l'intérieur du produit.
00:03:23Il y a quatre éléments à bien comprendre ici. Le premier est AGUI. AGUI est un protocole ouvert basé sur les événements
00:03:31pour la façon dont les agents parlent aux interfaces front-end. En ce moment, l'outillage des agents a des problèmes de connexion. Vous avez LangGraph,
00:03:37CrewAI, des agents personnalisés et n'importe quel nouveau framework lancé ce matin. Nous essayons de
00:03:43l'intégrer dans notre application, puis vous avez des applications React, des applications mobiles, des tableaux de bord, tout ce qui
00:03:48se passe là-bas. Cela fait beaucoup de choses différentes à jongler. Toutes ces choses sont jonglées sans un protocole
00:03:55partagé. Chaque back-end a besoin de code personnalisé pour chaque front-end. AGUI essaie de devenir le langage
00:04:01partagé entre l'agent et l'interface : messages, mises à jour d'état, appels d'outils, événements d'interface utilisateur, tout circulant
00:04:07via un flux d'événements commun. Ensuite, nous avons l'interface utilisateur générative. Au lieu que le modèle ne renvoie que du texte, l'agent peut
00:04:14déclencher de vrais composants. Ce n'est pas du HTML aléatoire, c'est juste votre interface utilisateur rendue au bon moment. Ensuite, il y a
00:04:22l'état partagé, ou ce que Copilot Kit appelle des co-agents. Le front-end et le back-end de l'agent peuvent partager l'état dans les deux
00:04:29directions. Quand l'utilisateur change quelque chose, l'agent peut réagir ; quand l'agent met à jour quelque chose, l'interface utilisateur peut le
00:04:35refléter. C'est énorme quand nous construisons des outils, des tableaux de bord, tout ce où l'utilisateur et l'agent
00:04:41travaillent sur le même objet. Enfin, il y a tout l'aspect “humain dans la boucle”. C'est l'une des parties les plus
00:04:47importantes. Avec tout cela, beaucoup d'agents, beaucoup de démos d'agents, peuvent donner l'impression que la meilleure expérience
00:04:52est l'autonomie totale, mais en réalité, ce n'est pas toujours le cas. Dans les produits réels, les utilisateurs veulent du pouvoir et
00:04:59du contrôle : confirmer avant d'envoyer, approuver avant de créer, choisir entre des options, tout ce genre de choses. Et Copilot
00:05:05nous donne des outils pour exactement cela. Maintenant, Copilot n'est pas le bon choix pour tout le monde. Si vous le comparez
00:05:10à quelque chose comme le SDK AI de Vercel, Copilot Kit est plus “prêt à l'emploi”. Si vous voulez du chat en streaming,
00:05:17de l'interface utilisateur générative, de l'état partagé et des modèles d'approbation humaine directement intégrés, c'est ce que Copilot Kit
00:05:23apporte, en se rapprochant de la couche produit complète. Le SDK AI de Vercel est plus léger, il vous donne un contrôle de bas niveau plus important,
00:05:31donc si vous voulez maîtriser chaque partie de l'architecture, alors c'est honnêtement un bien meilleur choix. Maintenant, si
00:05:38vous comparez Copilot Kit au fait de tout construire vous-même, c'est là qu'il est assez difficile à battre,
00:05:43car la partie difficile n'est pas de rendre une bulle de chat - c'est désormais la partie facile. La
00:05:49partie difficile est tout ce qui entoure cela. Mais bien sûr, avec tout cela, il y a un compromis : cela peut sembler
00:05:54plus lourd qu'un SDK d'IA minimal, bien sûr, vous adoptez les modèles de Copilot Kit. De plus, c'est gratuit
00:06:02jusqu'à un certain point. Honnêtement, si vous jouez en solo, OK, c'est super cool, mais cela devient ennuyeux quand
00:06:08vous voulez l'utiliser à l'échelle, car alors tout cela n'est plus gratuit. Aussi, si vous connaissez une alternative
00:06:14complètement open source à cela, laissez un commentaire et faites-le moi savoir, car je suis justement à la recherche de cela.
00:06:19Avec Copilot Kit, vous devez comprendre ce qui est open source, vous devez comprendre ce qui nécessite des clés,
00:06:25ce qui est hébergé, ce qui est payant. Ce n'est pas juste pour critiquer Copilot en disant que tout est mauvais, mais vous devez
00:06:32comprendre ce qui est gratuit et ce qui ne l'est pas. Si vous avez seulement besoin d'un chatbot de support basique, Copilot Kit est probablement
00:06:38un overkill, mais si vous voulez quelque chose qui fonctionne vraiment bien pour une expérience utilisateur agentique où les agents travaillent avec
00:06:44votre interface utilisateur et votre état d'application, c'est vraiment cool. Alors, devriez-vous utiliser Copilot Kit ? Eh bien, essayez-le si
00:06:50vous construisez une IA sérieuse dans l'application, surtout si vous êtes sur React ou Next.js et que vous voulez que l'IA
00:06:56donne l'impression de faire partie du produit, pas juste d'être un panneau latéral. C'est vraiment cool, vous pouvez le mettre en place très
00:07:02rapidement, et avec tous les composants que nous avons, il devient très pratique de l'intégrer dans le flux de travail. Si vous
00:07:07avez déjà construit votre propre interface de streaming, d'état et d'appel d'outils, cela ne vaut peut-être pas la peine. Et si votre
00:07:13fonctionnalité consiste littéralement à poser une question et obtenir une réponse, Copilot Kit sera un gros overkill pour
00:07:19cela. Vous n'avez probablement pas besoin d'une pile front-end agentique complète, utilisez simplement quelque chose de plus léger. OK, lancez-vous,
00:07:25avancez, allez-y. Si vous aimez les outils de codage comme celui-ci, assurez-vous de vous abonner à la chaîne Better Stack.
00:07:30On se retrouve dans une autre vidéo.
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