Transcript
00:00:00У большинства функций и приложений с ИИ одна и та же проблема: они выглядят хорошо, но по сути это просто окно чата,
00:00:06прилепленное сбоку экрана. Вы просите о чем-то, и оно выдает Markdown, может быть, таблицу,
00:00:11или даже пару абзацев с объяснением того, что вам еще предстоит сделать. Но что, если бы агент не
00:00:17просто болтал? Это CopilotKit — он умеет отрисовывать реальные компоненты, делиться состоянием с вашим приложением
00:00:23и останавливаться, чтобы запросить подтверждение перед тем, как что-то изменить. Так может ли это сделать функцию ИИ
00:00:29больше похожей на часть продукта? Давайте выясним.
00:00:37Во-первых, многие думают, что добавляют ИИ в свое приложение, но на самом деле они добавляют
00:00:43второе приложение внутрь своего. Ваш продукт здесь, ИИ — там, и пользователю приходится
00:00:49постоянно копировать контекст туда-сюда в уме, чтобы добиться хоть какого-то результата. Это нормально, если всё, что
00:00:54вам нужно — это базовая структура вопросов и ответов. Но как только вы хотите, чтобы агент обновлял состояние,
00:01:00вызывал инструменты или работал с пользователем в рамках реального рабочего процесса, мы упираемся в стену. Теперь вам нужно создавать
00:01:07потоки событий, синхронизацию состояний, процессы утверждения, и каждый переизобретает одно и то же, просто немного
00:01:14иначе. CopilotKit берется за эту проблему с самого начала: не “как сделать очередной чат-бот?”, а лучший
00:01:20вопрос — как сделать так, чтобы агенты ощущались как родная часть самих приложений? Начнем с демо, а потом
00:01:26я разберу, что здесь реально, что полезно, а что уже немного перебор. Если вам нравится инструменты для кодинга,
00:01:32ускоряющие рабочий процесс, обязательно подпишитесь — мы постоянно выпускаем новые видео. Итак, теперь
00:01:37смотрите: я начинаю с чистого терминала и просто запускаю установку, которую получил от CopilotKit.
00:01:42Это создает каркас приложения и дает мне рабочий старт, точно так же, как любой другой проект, который мы бы начали,
00:01:49не просто пустой пузырь чата, а реальные части. Фронтенд-компоненты уже соединены вместе
00:01:56настолько, что я могу начать тестировать тот самый опыт, который нам нужен. Теперь я перехожу и запускаю
00:02:02режим разработки, и вот приложение запущено локально. Конечно, эта часть выглядит знакомо — есть интерфейс чата,
00:02:09но это не самое интересное. Самое крутое происходит, когда
00:02:13агент подключается к интерфейсу. Задаю вопрос в интерфейсе — окей, готово.
00:02:21И заметьте: агент не просто отвечает каким-то набором текста, он может стримить
00:02:26ответ, вызывать инструменты и отрисовывать реальный компонент внутри приложения. Это первое
00:02:32действительно большое изменение с CopilotKit: ИИ не просто описывает интерфейс, он теперь
00:02:38его часть. Теперь сделаем еще шаг вперед. Я задам ему уточняющий вопрос.
00:02:46Окей, и вот часть, которую многие другие агенты пропускают. Наш агент делает паузу, запрашивает
00:02:52одобрение, и этот запрос — самое важное. Мне это очень нравится, потому что
00:02:57в реальном ПО контроль не является опциональным. Пользователям все еще нужно последнее слово в том,
00:03:03что происходит. Крутое демо, да? Простой способ объяснить CopilotKit — это
00:03:09фронтенд-стек для агентских приложений. Это не просто чат-компонент, не просто обертка над
00:03:15очередным API LLM. Он дает компоненты, необходимые для ИИ-опыта, который живет внутри продукта.
00:03:23Здесь нужно понять четыре вещи. Первое — AGUI. AGUI — это открытый протокол на основе событий
00:03:31для связи агентов с фронтендом. Сейчас у агентских инструментов проблемы с подключением. У вас есть LangGraph,
00:03:37CrewAI, кастомные агенты и любой новый фреймворк, вышедший сегодня утром, и мы пытаемся
00:03:43внедрить это в свое приложение. Потом у вас есть React-приложения, мобильные приложения, дашборды, все остальное,
00:03:48что происходит. Это куча разных вещей, которыми нужно жонглировать. Все это происходит без общего
00:03:55протокола. Каждому бэкенду нужен свой кастомный код для каждого фронтенда. AGUI пытается стать общим
00:04:01языком между агентом и интерфейсом: сообщения, обновления состояний, вызовы инструментов, события UI, все проходит
00:04:07через общий поток событий. Затем идет генеративный UI: вместо того чтобы модель возвращала только текст, агент может
00:04:14запускать реальные компоненты. Это не случайный HTML, это просто ваш UI, отрисованный в нужный момент. Затем идет общее
00:04:22состояние, или то, что CopilotKit называет “ко-агентами”. Фронтенд и бэкенд агента могут обмениваться состоянием в обоих
00:04:29направлениях. Когда пользователь что-то меняет, агент может отреагировать; когда агент обновляет что-то, UI может
00:04:35отразить это. Это огромный плюс, когда мы создаем инструменты, дашборды, что угодно, где пользователь и агент
00:04:41работают над одним и тем же объектом. Наконец, это “человек в контуре”. Это одна из самых
00:04:47важных частей. Многие агенты, многие агентские демо показывают, будто лучший опыт —
00:04:52это полная автономия, но на самом деле это не всегда так. В реальных продуктах пользователям нужна власть и
00:04:59контроль: подтвердить перед отправкой, одобрить перед созданием, выбрать между вариантами. Всё это есть, и Copilot
00:05:05дает нам средства именно для этого. Copilot — не лучший выбор для всех, если сравнить его
00:05:10с чем-то вроде Vercel AI SDK, то CopilotKit более “все включено”. Если вы хотите стриминговый чат,
00:05:17генеративный UI, общее состояние и паттерны с одобрением человеком из коробки, это то, что CopilotKit
00:05:23предлагает, приближаясь к полноценному уровню продукта. Vercel AI SDK легче, дает больше низкоуровневого контроля,
00:05:31поэтому если вы хотите владеть каждой частью архитектуры, то, конечно, это гораздо лучший вариант. Теперь, если
00:05:38сравнить CopilotKit с самостоятельной разработкой всего с нуля, то здесь его очень трудно превзойти,
00:05:43потому что сложная часть — не отрисовка пузыря чата, это уже становится легкой частью. Сложная часть
00:05:49— это всё, что окружает его. Конечно, есть свои компромиссы: он может ощущаться
00:05:54тяжелее, чем минималистичный AI SDK, конечно, вы принимаете паттерны CopilotKit. Также это бесплатно
00:06:02до определенного предела. Если вы играетесь в одиночку, то ок, это супер круто, но становится раздражающим, когда
00:06:08хотите использовать это для масштабирования, потому что тогда не всё это бесплатно. Также, если вы знаете полное
00:06:14open-source решение этого, напишите в комментариях и дайте знать, потому что я ищу именно это.
00:06:19С CopilotKit вам нужно понимать, что является open-source, что требует ключей,
00:06:25что хостится, что платно. Это не попытка принизить Copilot, говоря, что всё плохо, но вам нужно
00:06:32понимать, что бесплатно, а что нет. Если вам нужен только базовый чат-бот поддержки, CopilotKit, вероятно,
00:06:38перебор. Но если вы хотите чего-то, что отлично работает для агентского UX, где агенты работают с
00:06:44вашим UI и состоянием приложения, это действительно круто. Стоит ли использовать CopilotKit? Попробуйте, если
00:06:50вы создаете серьезный ИИ внутри приложения, особенно на React или Next.js, и хотите, чтобы ИИ
00:06:56ощущался частью продукта, а не просто боковой панелью. Это действительно круто, можно быстро запустить
00:07:02и, со всеми компонентами, что у нас есть, это действительно практично для внедрения в рабочий процесс. Если вы
00:07:07уже построили свой собственный стриминг, состояние, вызов инструментов, то переключение может не стоить того. И если
00:07:13ваша функция — буквально просто задать вопрос и получить ответ, CopilotKit будет большим перебором для
00:07:19этого, вам, вероятно, не нужен полноценный агентский фронтенд-стек, используйте что-то полегче. Окей, выпускайте,
00:07:25двигайтесь дальше. Если вам нравятся подобные инструменты для кодинга, не забудьте подписаться на канал Better Stack.
00:07:30Увидимся в другом видео.
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video