Trong bối cảnh hệ sinh thái AI Agent đang phát triển nhanh chóng và chuyển mình từ các bản demo ấn tượng sang ứng dụng thực tế trong sản xuất, nhu cầu về một cầu nối hiệu quả và liền mạch giữa các Agent thông minh và giao diện người dùng trực quan trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Nhận thấy điều này, đội ngũ tại CopilotKit tự hào giới thiệu AG-UI – Giao Thức Tương Tác Agent-Người Dùng (Agent-User Interaction Protocol).
AG-UI không chỉ là một giao thức kỹ thuật; nó là một giải pháp được thiết kế để giải quyết những thách thức cốt lõi trong việc xây dựng các ứng dụng AI tương tác, nơi Agent và người dùng có thể cộng tác hiệu quả trong cùng một không gian làm việc chung.
Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về AG-UI và cách nó định hình tương lai của tương tác giữa con người và AI.
(Tưởng tượng ở đây là hình ảnh minh họa luồng hoạt động của AG-UI)
Xem dự án AG-UI trên GitHub ⭐️
Mục lục
Hiểu về AG-UI: Giao Thức Cốt Lõi
AG-UI là một giao thức mở, nhẹ, được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc truyền dữ liệu theo thời gian thực giữa backend của Agent AI và giao diện frontend của người dùng. Điểm nổi bật của AG-UI là việc sử dụng một luồng sự kiện JSON duy nhất được truyền qua các kênh tiêu chuẩn như HTTP hoặc kênh nhị phân tùy chọn để tối ưu hiệu suất. Các sự kiện này, bao gồm tin nhắn văn bản, lệnh gọi công cụ (tool calls), cập nhật trạng thái (state patches), và tín hiệu vòng đời (lifecycle signals), được truyền đi một cách liền mạch, đảm bảo sự đồng bộ hoàn hảo giữa backend và frontend.
Cách tiếp cận dựa trên sự kiện này cho phép giao diện người dùng phản ứng tức thì với những gì Agent đang làm, hiển thị tiến trình, kết quả và bất kỳ thông tin cần thiết nào khác mà không cần phải chờ Agent hoàn thành toàn bộ tác vụ.
Việc tích hợp AG-UI vào dự án hiện có của bạn rất đơn giản. Bạn có thể bắt đầu chỉ trong vài phút bằng cách sử dụng SDK sẵn có cho TypeScript hoặc Python. AG-UI tương thích với hầu hết các backend Agent phổ biến hiện nay, bao gồm OpenAI Assistants, Ollama, LangGraph, CrewAI, hoặc thậm chí là mã tùy chỉnh của riêng bạn.
Để có cái nhìn chi tiết hơn về đặc tả kỹ thuật, hướng dẫn bắt đầu nhanh và trải nghiệm khu vực thử nghiệm tương tác, hãy truy cập docs.ag-ui.com.
(Tưởng tượng ở đây là hình ảnh minh họa kiến trúc AG-UI)
Tương tác Người dùng – Agent: Tại sao lại quan trọng?
Hệ sinh thái AI Agent ngày nay đã trưởng thành đáng kể. Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ các bản demo lan truyền trên mạng sang các ứng dụng được triển khai thực tế trong doanh nghiệp lớn. Tuy nhiên, trọng tâm của hệ sinh thái này chủ yếu vẫn là tự động hóa ở phía backend – các quy trình chạy độc lập với sự tương tác giới hạn của người dùng. Các tác vụ này được kích hoạt hoặc diễn ra tự động, và kết quả đầu ra sau đó mới được sử dụng.
Các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm di chuyển dữ liệu, nghiên cứu và tóm tắt thông tin, điền biểu mẫu, v.v. Đây là những quy trình lặp lại, tương đối đơn giản, nơi độ chính xác có thể được đảm bảo hoặc chỉ cần đạt mức 80% là đủ. Những ứng dụng này đã mang lại năng suất đáng kể bằng cách tự động hóa các tác vụ tốn thời gian và tẻ nhạt.
Tuy nhiên, tiềm năng thực sự của AI Agent nằm ở khả năng cộng tác với con người. Đối với nhiều trường hợp sử dụng phức tạp hơn hoặc nhạy cảm hơn, Agent sẽ hữu ích nhất khi chúng có thể làm việc song song với người dùng. Điều này có nghĩa là người dùng có thể:
- Nhìn thấy Agent đang làm gì theo thời gian thực.
- Đồng chỉnh sửa hoặc đóng góp vào cùng một kết quả đầu ra.
- Dễ dàng lặp lại và tinh chỉnh quy trình trong một không gian làm việc chia sẻ.
Hãy lấy ví dụ trong lĩnh vực công cụ lập trình. Các công cụ sử dụng AI đã nhanh chóng trở thành những “chuột lang” cho các mô hình tương tác. So sánh giữa Devin và Cursor cho thấy rõ điều này. Devin được quảng bá như một Agent hoàn toàn tự động có thể xử lý các tác vụ cấp cao, trong khi Cursor là ví dụ điển hình về một Agent tương tác, làm việc *cùng* người dùng trong một môi trường chung.
Để mở khóa tiềm năng của Agent AI trong các lĩnh vực đòi hỏi sự giám sát của con người, ra quyết định phức tạp hoặc sáng tạo chung, khả năng tương tác liền mạch và theo thời gian thực là yếu tố then chốt.
(Tưởng tượng ở đây là hình ảnh minh họa Agent và Người dùng cộng tác)
Những Thách Thức Khi Xây Dựng Agent Tương Tác Trực Quan
Việc tạo ra những trải nghiệm cộng tác giữa Agent và người dùng đặt ra không ít thách thức kỹ thuật. Các phương pháp truyền thống thường không đủ mạnh mẽ hoặc quá phức tạp để xử lý những yêu cầu này:
-
Streaming Thời Gian Thực
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra token một cách tăng dần. Giao diện người dùng cần hiển thị những token này ngay lập tức mà không bị chặn chờ phản hồi đầy đủ. Việc xử lý luồng dữ liệu này một cách hiệu quả và mượt mà là một thách thức.
-
Điều Phối Công Cụ (Tool Orchestration)
Các Agent hiện đại có khả năng gọi hàm, chạy mã, truy cập API. Giao diện người dùng không chỉ cần hiển thị tiến trình và kết quả của các hành động này mà đôi khi còn cần tạm dừng để yêu cầu sự chấp thuận của con người trước khi tiếp tục. Việc quản lý trạng thái này mà không làm mất ngữ cảnh rất phức tạp.
-
Trạng Thái Chia Sẻ Biến Đổi (Shared Mutable State)
Agent thường tạo ra các kế hoạch, bảng biểu hoặc cấu trúc thư mục mã nguồn có thể thay đổi theo từng bước. Việc gửi toàn bộ dữ liệu mỗi lần cập nhật là lãng phí băng thông; gửi các bản vá (diffs) đòi hỏi một lược đồ dữ liệu rõ ràng và nhất quán giữa backend và frontend.
-
Đồng Thời và Hủy Bỏ (Concurrency & Cancellation)
Người dùng có thể đưa ra nhiều yêu cầu cùng lúc, dừng một tác vụ đang chạy giữa chừng hoặc chuyển sang một luồng hội thoại khác. Backend và frontend cần cơ chế để quản lý các luồng xử lý (thread IDs, run IDs) và một quy trình tắt an toàn khi cần.
-
Ranh Giới Bảo Mật
Truyền dữ liệu tùy ý qua WebSockets có vẻ dễ dàng, nhưng sẽ trở nên phức tạp khi cần triển khai các biện pháp bảo mật cấp doanh nghiệp như CORS, mã thông báo xác thực (auth tokens), và nhật ký kiểm tra (audit logs) mà các tổ chức lớn yêu cầu.
-
Sự Phân Mảnh Framework
Có rất nhiều framework và thư viện để xây dựng Agent (LangChain, CrewAI, Mastra, AG2, hay các script tự viết), mỗi loại lại “nói” một “ngôn ngữ” hơi khác nhau. Nếu không có một giao thức chuẩn, mỗi giao diện người dùng sẽ phải tự xây dựng các bộ chuyển đổi (adapters) và xử lý các trường hợp ngoại lệ riêng biệt, dẫn đến sự lặp lại công việc và khó khăn trong việc tích hợp.
AG-UI: Giải Pháp Thanh Lịch Cho Các Thách Thức
AG-UI ra đời để giải quyết trực tiếp những thách thức trên thông qua một cách tiếp cận đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả.
Thay vì duy trì các kết nối phức tạp và xử lý các định dạng dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào loại Agent hoặc tác vụ, AG-UI đề xuất một mô hình tương tác thống nhất. Client (giao diện người dùng) thực hiện một yêu cầu POST duy nhất tới endpoint của Agent, sau đó lắng nghe một luồng sự kiện hợp nhất (unified event stream) từ backend.
Mỗi sự kiện trong luồng này đều có một kiểu (type) cụ thể, ví dụ: TEXT_MESSAGE_CONTENT (nội dung văn bản), TOOL_CALL_START (bắt đầu gọi công cụ), STATE_DELTA (cập nhật trạng thái), v.v., cùng với một payload (dữ liệu) tối thiểu chỉ chứa thông tin cần thiết cho sự kiện đó. Agent sẽ phát ra các sự kiện này ngay khi chúng xảy ra (ví dụ: phát ra sự kiện TEXT_MESSAGE_CONTENT ngay khi LLM tạo ra một token văn bản mới). Giao diện người dùng sẽ phản hồi phù hợp với từng loại sự kiện – hiển thị văn bản đang được tạo, hiển thị biểu tượng chờ khi một công cụ được gọi, hiển thị kết quả khi công cụ hoàn thành, hoặc cập nhật giao diện khi trạng thái dữ liệu thay đổi.
Cách tiếp cận này đảm bảo:
- Streaming hiệu quả: Dữ liệu được truyền từng phần ngay khi có, không chờ đợi.
- Điều phối công cụ minh bạch: Các sự kiện
TOOL_CALL_START,TOOL_CALL_END,HUMAN_APPROVAL_REQUEST, v.v. cung cấp ngữ cảnh đầy đủ cho UI hiển thị và tương tác. - Cập nhật trạng thái tối ưu: Sự kiện
STATE_DELTAcho phép gửi chỉ những thay đổi nhỏ nhất của dữ liệu phức tạp. - Đồng bộ rõ ràng: Các sự kiện như
RUN_START,RUN_END,RUN_CANCELcung cấp tín hiệu rõ ràng về vòng đời của một tác vụ Agent.
AG-UI được xây dựng dựa trên các tiêu chuẩn web phổ biến như HTTP, giúp dễ dàng tích hợp vào cơ sở hạ tầng hiện có. Đồng thời, nó cũng cung cấp kênh nhị phân tùy chọn để cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng đòi hỏi tốc độ cao.
(Tưởng tượng ở đây là hình ảnh sơ đồ mô tả luồng sự kiện trong AG-UI)
Ví dụ về luồng sự kiện AG-UI đơn giản:
{"type": "RUN_START", "run_id": "run_abc123"}
{"type": "TEXT_MESSAGE_CONTENT", "run_id": "run_abc123", "delta": "Agent đang "}
{"type": "TEXT_MESSAGE_CONTENT", "run_id": "run_abc123", "delta": "soạn câu trả lời..."}
{"type": "TOOL_CALL_START", "run_id": "run_abc123", "tool_call_id": "tool_def456", "tool_name": "search_web"}
{"type": "TOOL_CALL_RESULT", "run_id": "run_abc123", "tool_call_id": "tool_def456", "result": {"summary": "Kết quả tìm kiếm"}}
{"type": "TEXT_MESSAGE_CONTENT", "run_id": "run_abc123", "delta": "\nDựa trên kết quả tìm kiếm, "}
{"type": "STATE_DELTA", "run_id": "run_abc123", "path": ["plan", 0, "status"], "value": "completed"}
{"type": "TEXT_MESSAGE_CONTENT", "run_id": "run_abc123", "delta": "đây là thông tin bạn cần."}
{"type": "RUN_END", "run_id": "run_abc123", "status": "success"}
Mỗi dòng trong ví dụ trên là một sự kiện JSON riêng biệt được truyền đi theo thời gian thực, cho phép giao diện người dùng cập nhật ngay lập tức.
AG-UI Mở Ra Khả Năng Gì?
Việc thiết lập một hợp đồng nhất quán giữa Agent và giao diện thông qua AG-UI loại bỏ nhu cầu về các định dạng WebSocket tùy chỉnh hoặc các phương pháp phân tích văn bản phức tạp. Với giao thức thống nhất này, bạn có thể:
-
Thành Phần Giao Diện Có Thể Hoán Đổi
Sử dụng các thành phần React (hoặc bất kỳ framework nào khác) do CopilotKit hoặc cộng đồng cung cấp để xây dựng giao diện người dùng phong phú, có thể kết nối với bất kỳ backend Agent nào tuân thủ AG-UI.
-
Tính Linh Hoạt Backend Cao
Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình Agent chạy trên đám mây (như OpenAI) và các mô hình chạy cục bộ (như Ollama) mà không cần thay đổi code frontend. Điều này giúp bạn kiểm soát chi phí và quyền riêng tư.
-
Điều Phối Đa Agent
Xây dựng các ứng dụng phức tạp hơn bằng cách điều phối nhiều Agent chuyên biệt (ví dụ: một Agent tìm kiếm thông tin, một Agent tóm tắt, một Agent tạo nội dung) thông qua một giao diện người dùng duy nhất, tận dụng khả năng của từng Agent.
-
Tăng Tốc Độ Phát Triển
Tập trung vào việc xây dựng logic Agent và trải nghiệm người dùng độc đáo thay vì vật lộn với các thách thức về đồng bộ, streaming, và tích hợp. Điều này dẫn đến việc phát triển nhanh hơn và tạo ra các trải nghiệm phong phú hơn.
-
Không Khóa Nhà Cung Cấp (Zero Vendor Lock-in)
AG-UI là một giao thức mở, cho phép bạn kết hợp các công cụ và framework khác nhau từ nhiều nhà cung cấp mà không bị ràng buộc vào một nền tảng duy nhất. Điều này thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trong hệ sinh thái AI Agent.
AG-UI không chỉ là một cải tiến kỹ thuật nhỏ. Nó là nền tảng cho thế hệ tiếp theo của các ứng dụng được tăng cường bởi AI, nơi con người và Agent có thể cộng tác một cách liền mạch và hiệu quả, mở ra những khả năng mới cho năng suất và sự sáng tạo.
(Tưởng tượng ở đây là hình ảnh hoặc liên kết đến tweet công bố AG-UI)
Hãy Like và Follow để ủng hộ AG-UI!
Bắt Đầu & Tham Gia Cộng Đồng
Bạn đã sẵn sàng trải nghiệm AG-UI chưa?
Hãy truy cập tài liệu Bắt Đầu (Getting Started) để xem hướng dẫn chi tiết và thử nghiệm ngay hôm nay. Dự án hoàn toàn mở trên GitHub.
Đừng bỏ lỡ cơ hội kết nối và học hỏi:
- Sự kiện trực tuyến ngày 16 tháng 5:
- Theo dõi CopilotKit trên Twitter để cập nhật tin tức mới nhất.
- Nếu bạn muốn đóng góp hoặc xây dựng những điều thú vị cùng AG-UI, hãy tham gia máy chủ Discord của chúng tôi.
Chúng tôi mong nhận được phản hồi của bạn và hy vọng AG-UI sẽ là công cụ đắc lực giúp bạn xây dựng những ứng dụng AI thế hệ mới!
