作者：北辰、羰汤羰
在 AI 领域，各类 Agent（如聊天机器人、自动化工具）正以惊人的速度渗透到应用场景中。但开发者常面临一个棘手问题：不同 AI Agent 框架（如 LangGraph、CrewAI）与前端应用的通信方式五花八门，导致集成成本高、兼容性差。
有没有一种 “通用语言”，能让 AI Agent 与前端应用无缝对话？AG-UI（Agent-User Interaction Protocol）正是为此而生的开源协议（Protocol），用以规范各种 AI Agent 和前端应用间的标准化通讯。 与 MCP 和 A2A 一样，AG-UI 正在重塑人与 AI 交互的底层规则。
AG-UI: Agent-User Interaction Protocol什么是 AG-UI？
AG-UI 是一个轻量级、事件驱动的开源协议，旨在解决 AI agent与前端应用之间的通信难题。它通过标准化的事件流（以 JSON 格式传输），让 AI agent能够与用户界面实时交互。简单来说，AG-UI 就像一个“通用翻译器”，无论 AI agent使用何种“语言”或框架，它都能确保与前端应用的顺畅沟通。
在 Hacker News[1]和 Reddit[2]的讨论中，开发者对 AG-UI 表示了浓厚兴趣。有人称其“解决了agent构建者的许多痛点”，并对与 LangGraph、CrewAI 等框架的集成表示兴奋。在 X 平台上，@svpino 称其为“继 MCP 和 A2A 之后的重大突破”，而 @akshay_pachaar 则强调它“完成了协议栈”。
AG-UI 的核心在于其事件（Event）驱动架构。它定义了 16种标准化事件类型，包括文本消息、工具调用、状态更新等，覆盖了常见的agent-用户交互场景。这些事件通过标准 HTTP（通常使用服务器推送事件，SSE）或其他传输方式（如 WebSocket 或 webhook）进行流式传输，确保低延迟和高可靠性。AG-UI 的关键技术特性如下：
特性描述实时交互支持实时事件流，确保用户与agent状态同步，提供流畅的交互体验。人类参与协作允许用户介入 AI 决策过程，适合需要人工确认或指导的复杂工作流。传输无关性支持 SSE、WebSocket、webhook 等多种传输方式，适应不同应用场景。轻量级设计最小化依赖，易于集成，适合从简单演示到企业级应用的各种规模项目。标准化事件定义 16 种事件类型（如 TEXT_MESSAGE_CONTENT、TOOL_CALL_START），简化开发。核心优势与功能
AG-UI 的设计理念是简单、灵活和开放。以下是其主要优势：
实时交互与状态同步AG-UI 使用事件流（如消息、工具调用、状态差异）保持agent与前端的实时同步。例如，在一个协作场景中，AI agent可以边处理任务边向用户界面发送进度更新，用户也可以随时介入调整。
人类参与协作AG-UI 支持“人类参与”（human-in-the-loop）工作流。例如，一个 Mastra 助手可以在执行复杂任务时暂停，等待用户确认后再继续。这种模式特别适合需要人工监督的场景，如医疗或法律应用。
灵活的传输方式AG-UI 支持 SSE、WebSocket 和 webhook 等多种传输方式。开发者可以根据项目需求选择最适合的通信机制，而无需修改核心逻辑。
与主流框架集成AG-UI 已与多个主流 AI 框架实现“开箱即用”的集成，同时还在快速增加其他常用框架的支持。
开发者友好AG-UI 提供 TypeScript 和 Python SDK，简化集成过程。开发者可以使用 CopilotKit 的组件快速构建 React 前端，或通过 快速入门指南[3]探索交互式 playground。此外，AG-UI 的开放性避免了供应商锁定，允许自由替换模型或工具。同时，AG-UI还提供了其 Cursor 开发指南，喜欢 Vibe Coding的小伙伴可以快速开始使用！
与 MCP 和 A2A 的关系
为了帮助大家理清 AG-UI 与 MCP 和 A2A 的关系，需要先明确这三个协议的定位。AG-UI 的发展是迭代的，先有 MCP 解决模块化组件的结构化通信，再有 A2A 实现专业化 Agent 之间的编排，AG-UI 则是首个明确连接后端 Agent 与前端用户界面的协议。然后我们来回顾一下这 MCP 和 A2A 的定义：
MCP（Model Context Protocol）：MCP 是一个开放标准，旨在让 AI 应用连接外部数据源和工具，如 GitHub、Notion 等。它通过客户端-服务器架构，提供预构建的集成，简化 AI 模型与外部系统的交互。MCP 就像 USB-C 一样，为 AI 提供统一接口，减少定制集成的需求。
MCP 与 Function Call、API 的关系。图源：小红书/Github @RangeKingA2A（Agent2Agent Protocol）：A2A 也是一个开放标准，允许不同 AI Agent 相互通信和协作。它通过 JSON-RPC 2.0 over HTTP(S) 实现，支持任务委托、信息交换和安全协作，而无需暴露内部状态。
MCP 和 A2A 的协作关系。图源：图源：小红书/Github @RangeKing
所以，AG-UI、MCP 和 A2A 各有侧重点，能够形成互补的生态系统。例如，在客户支持场景中，一个 Agent 可能通过 MCP 访问客户历史记录，通过 A2A 与技术支持 Agent 协作解决问题，最后通过 AG-UI 在聊天界面实时更新用户。
图片由 ChatGPT 生成协议主要功能与 AG-UI 的协作方式MCP连接 AI Agent与外部数据和工具（如数据库、API）Agent 通过 MCP 获取上下文数据，然后通过 AG-UI 显示给用户A2A实现 Agent 间通信和协作（如任务分配）Agent 通过 A2A 协作完成复杂任务，成果通过 AG-UI 反馈用户AG-UI连接 Agent 与前端用户界面，实现实时交互直接处理用户交互，整合 MCP 和 A2A 的输出Next Step？
AG-UI 通过标准化 AI agent与前端应用的连接它为开发者提供了构建实时、交互式应用的强大工具。大家觉得 AG-UI 会成为像 MCP 一样被广泛使用的 AI 协议吗？
对于希望尝试 AG-UI 的开发者，以下是一些入门资源：
官方文档：AG-UI 文档[4]提供详细的协议规范、快速入门指南和交互式示例。GitHub 仓库：AG-UI GitHub[5]包含代码示例、演示应用和贡献指南。演示应用：访问 Hello-World 应用[6]，体验俳句生成器的实时交互。社区支持：加入 AG-UI 工作组[7]或在 X 平台关注 @CopilotKit 获取最新动态。参考资料[1]
Hacker News: https://news.ycombinator.com/item?id=43974484
[2]
Reddit: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1kl2rol/agui_the_protocol_that_bridges_ai_agents_and_the/
[3]
快速入门指南: https://docs.agentwire.io
[4]
AG-UI 文档: https://docs.ag-ui.com/
[5]
AG-UI GitHub: https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui
[6]
Hello-World 应用: https://agui-demo.vercel.app/
[7]
AG-UI 工作组: https://lu.ma/8supz1j0
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