AG-UI deixa você integrar agentes de IA em tempo real na sua interface

Ouça este artigo

AG-UI: protocolo para agentes de IA em interfaces em tempo real

Você vai ver como o AG-UI muda a forma como agentes de IA conversam com a interface. O protocolo padroniza eventos em streaming, envio de patches de estado (STATE_DELTA) e chamadas de ferramenta via SSE ou WebSockets, sem APIs ad hoc. Isso deixa a UI mais rápida, transparente e fácil de manter. Exemplos práticos e SDKs facilitam a adoção — veja a especificação e demos referenciados em https://www.marktechpost.com/2025/09/18/bringing-ai-agents-into-any-ui-the-ag-ui-protocol-for-real-time-structured-agent-frontend-streams/.

O que é AG-UI

AG-UI é um contrato entre agentes de IA e interfaces: um protocolo de eventos em streaming que transmite uma sequência contínua de JSON em vez de uma única resposta final. Ao usar SSE (HTTP Server-Sent Events) como transporte padrão — com suporte a WebSockets — ele permite:

• resultados parciais enquanto o agente pensa;

• atualizações incrementais da UI por meio de patches STATE_DELTA;

• intervenções do usuário durante a execução;

• sinais de ciclo de vida (start/progress/end).

Para referência técnica e exemplos completos, consulte a publicação original em https://www.marktechpost.com/2025/09/18/bringing-ai-agents-into-any-ui-the-ag-ui-protocol-for-real-time-structured-agent-frontend-streams/.

Elementos-chave

• Eventos em streaming: saídas incrementais e estruturadas em JSON.

• Patches de estado (STATE_DELTA): atualizam apenas o necessário na UI.

• Sinais de ciclo de vida: coordenam início, progresso e término de tarefas.

• Transporte: SSE padrão; WebSockets opcional; investigação para dados binários e alto desempenho.

• SDKs e Dojo: ferramentas para testar e validar fluxos em exemplos executáveis.

Para aprender a montar pipelines e validar fluxos com ferramentas práticas, veja o guia passo a passo de pipeline com LangGraph que demonstra integração de eventos e processamento incremental.

Como funciona na prática

Conecta-se uma única vez ao agente e consome uma trilha de eventos. A interface pode então:

• renderizar texto parcialmente (typing/streaming);

• mostrar progresso e resultados de chamadas a ferramentas;

• aplicar correções enviadas pelo usuário sem reiniciar o processo;

• sincronizar estado entre múltiplos clientes em tempo real.

Isso reduz necessidade de polling, reconexões ad hoc ou APIs customizadas no frontend.

Integrações e suporte

AG-UI já tem adoção e SDKs em várias pilhas. Exemplos notáveis:

Tipo	Exemplos
Primeira parte / provedores	Mastra, LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex, Pydantic AI
Frontend / parceiros	CopilotKit
Plataformas em progresso	AWS Bedrock Agents, Google ADK, Cloudflare Agents
SDKs / linguagens	TypeScript, Python (oficiais); Kotlin pronto; .NET, Go, Rust, Java, Nim em desenvolvimento
Transporte	SSE (padrão), WebSockets; investigação de alternativas para alta performance

Além de SDKs tradicionais, existem abordagens sem código e fluxos RAG que aceleram experimentação — por exemplo, tutoriais sobre como criar IA sem programar com ferramentas como RAGFlow e AutoAgent mostram alternativas práticas para prototipagem rápida.

Para detalhes e contexto adicional sobre design e demos, leia também a publicação técnica original referenciada acima.

Casos de uso reais

• Saúde: painéis de sinais vitais atualizados em streaming sem recarregar, inspirados por iniciativas como o novo agente de saúde pessoal do Google.

• Finanças: análises e visualizações que aparecem token a token enquanto o agente raciocina, semelhantes a agentes especializados em análise de dados como o WrenAI para análise em linguagem natural.

• Analytics: dashboards que mostram planos e previsões incrementais.

• Suporte ao cliente: chat unificado exibindo digitação, chamadas de ferramenta e resposta final; modelos de adoção empresarial exploram como agentes como os da Dify podem otimizar fluxos de atendimento.

• Assistentes de código: sugestões em tempo real no editor (experiência tipo Copilot) e novas capacidades de modelo para desenvolvedores, como as funções apresentadas no GPT-5.

AG-UI Dojo: aprender com exemplos

O Dojo reúne demos pequenos e executáveis que servem como checklist para validar ordem de eventos, formatos e sincronização. Exemplos típicos:

• chat com ferramentas e streaming;

• planejamento com intervenção humana;

• geração de UI por agentes;

• estado compartilhado para colaboração em tempo real.

Para ver abordagens de avaliação e painéis que ajudam a validar agentes em produção, confira o artigo sobre o novo sistema de avaliação de agentes de IA, útil ao criar checklists do Dojo.

Use o Dojo para prototipar rapidamente e testar fluxos antes de integrar em produção.

Diferenças em relação a REST

• REST: modelo ponto-a-ponto (request/response) para operações discretas.

• AG-UI: projetado para interações contínuas — streaming, atualizações incrementais e entrada do usuário no meio do processo.

Use REST para tarefas simples e sincronizações pontuais; prefira AG-UI quando precisar de interatividade em tempo real e fluxos de eventos. Para acompanhar e melhorar o desempenho de agentes que usam ambos os modelos, abordagens de rastreamento como o uso de MLflow são recomendadas — veja um exemplo prático de como rastrear respostas de agentes da OpenAI com MLflow neste guia.

Como começar

• Instale um SDK oficial (TypeScript ou Python) ou escolha um framework com suporte (ex.: Mastra, LangGraph). Para ver integrações práticas e tutoriais, o guia de LangGraph é um bom ponto de partida.

• Rode demos do Dojo para ver eventos e patches em ação. Consulte também guias sobre avaliação e painéis para validar resultados.

• Conecte sua UI para ouvir SSE ou WebSockets e aplicar STATE_DELTA. Se prefere prototipagem sem programar, veja exemplos de fluxos RAG e ferramentas sem código que aceleram experimentação.

• Teste iterativamente: valide ordem de eventos, idempotência e reconexões. Para testar memória persistente ou agentes com histórico, artigos sobre memória em agentes como o Memori da GibsonAI mostram padrões úteis.

• Contribua com integrações ou feedback no roadmap público do projeto.

Roteiro e contribuição da comunidade

O projeto mantém um roadmap público e aceita contribuições de SDKs, integrações e demos. A comunidade (Mastra, LangGraph, Pydantic AI, entre outros) já contribuiu para amadurecer a especificação. Ferramentas de simulação e testes de segurança também complementam o ecossistema — por exemplo, plataformas de simulação de agentes como o Snowglobe da Guardrails AI ajudam a validar comportamentos em cenários controlados. Participar facilita alinhamento com implementações de provedores e padrões emergentes.

Perguntas frequentes (FAQ)

Q: O que o AG-UI resolve?
A: Elimina soluções ad hoc para streaming e sincronização entre agentes e UIs, padronizando eventos e patches de estado.

Q: Quais frameworks já suportam AG-UI?
A: Mastra, LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex, Pydantic AI; CopilotKit é parceiro de frontend. Integrações com AWS Bedrock e Google ADK estão em progresso. Para ver exemplos de integração com agentes que coordenam em equipe e utilizam contextos complexos, há artigos sobre agentes MCP que coordenam em equipe.

Q: Quais transportes o AG-UI usa?
A: SSE é o padrão; WebSockets também são suportados. Há investigação para transportes binários e alto desempenho.

Q: Como começar com AG-UI?
A: Instale SDKs oficiais, rode os exemplos do Dojo e conecte sua UI via SSE/WebSockets para reproduzir patches STATE_DELTA. Se preferir começar por um exemplo conversacional com memória, confira um tutorial sobre criação de agentes conversacionais com memória usando Cognee neste guia.

Conclusão

AG-UI padroniza a comunicação entre agentes de IA e interfaces como um fluxo contínuo e previsível: eventos em streaming, patches STATE_DELTA e sinais de ciclo de vida tornam UIs mais rápidas, transparentes e fáceis de manter. Com SDKs, Dojo e adoção crescente por provedores e frameworks, é uma solução prática para interfaces que exigem atualizações contínuas. Para leitura complementar e exemplos práticos sobre avaliação e monitoramento de agentes em produção, veja também materiais sobre novos sistemas de avaliação e rastreamento de desempenho citados acima.

Se você quiser conhecer outros artigos semelhantes a AG-UI deixa você integrar agentes de IA em tempo real na sua interface, você pode visitar a categoria Notícias e Tendências.