interactionactive
AG-UI
面向 Agent Runtime 与用户应用之间的事件协议，统一承载流式消息、工具调用、共享状态和人在回路交互。
独立 · 来源核验 · 开放共建
看懂生成式 UI 技术栈的每一层，并做对选择。
一份面向开发者的技术图谱，解释 Agent 在运行时塑造界面所涉及的协议、声明式规格、渲染器和宿主表面。
LIVE EVENT TRACERUN_8F2A
01
RUN_STARTEDagent → client02
TEXT_MESSAGE_CONTENTstreaming03
TOOL_CALL_STARTrender_cardGENERATED SURFACE架构建议已就绪
04
USER_ACTIONapprovedEcosystem / 01
浏览生态图谱 →一个生态，四个架构问题。
这些技术跨层组合。比较 API 之前，先区分它们各自承担的职责。
01
Agent ↔ 前端交互层
运行、消息、工具和状态如何流转？
02
声明式 UI 与渲染层
UI 意图如何受约束并被渲染？
04
实现与集成层
最终产品体验由什么交付？
CopilotKitAgent frameworks多种实现
Profiles / 02
比较全部技术 →核心技术档案
七份使用同一决策框架的一手来源指南，不做赢家通吃式排名。
declarativepublic preview
A2UI
一种声明式、可移植的 UI 格式，让 Agent 描述可更新界面，再由客户端通过可信组件目录完成原生渲染。
declarativeactive
OpenUI
以紧凑流式语言为核心的 Generative UI 框架，包含 React Runtime、组件库、提示词生成和聊天界面。
declarativeactive
json-render
模型生成可预测 JSON 规格、并被开发者定义的组件与动作约束的 Generative UI 框架。
declarativeemerging
Open-JSON-UI
由 CopilotKit 生态文档描述的早期声明式 JSON UI 概念，目前未核实到独立的一方 OpenAI 规范仓库。
embeddedstable
MCP Apps
MCP 的正式扩展，让 MCP Server 向兼容对话宿主提供运行在沙箱中的交互式 HTML 界面。
implementationactive
CopilotKit
围绕 AG-UI 生态构建的 Agent 前端与 Runtime 平台，覆盖 Generative UI 模式和多种 Agent Framework 集成。
Decision engine / 01
组合技术栈，而不是选出唯一赢家
四项约束生成一组透明、可复核的技术建议。
需要核验的边界: json-render 将输出约束到注册组件，AG-UI 提供交互事件流；组件目录设计和校验仍由应用负责。
需要核验的边界: 若更看重跨实现互操作，可评估 A2UI；若界面必须运行在 AI 对话宿主内，则评估 MCP Apps。
Learning / 03
全部学习路径 →从心智模型到生产边界
三条聚焦路线，依次帮助你理解技术栈、做出架构选择，并安全地投入运行。
Index / 04