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AI agent 正在迅速从令人惊叹的演示演进到大规模的生产级应用，而 LangGraph 让这一转变比以往更顺畅。但在此之前，把这些 agent 接到一个 frontend（并为用户提供实时交互）往往需要一堆杂乱的 API、state management，以及运气。

现在介绍 useAgent —— 一个简单的 React hook，能让你的 frontend 直接连接到 LangGraph agent。无需连线。无需样板代码。无痛集成。

可以把它理解为： React - LangGraph，完全同步，完全实时。

在本指南中，我们将解释该 hook 的工作原理，并通过实用示例演示消息展示、state 同步、event 监听、tool 渲染以及 interrupt 处理。

让我们开始吧。

什么是 useAgent？

useAgent 是来自 @copilotkit/react-core/v2 的一个 React hook，使你的组件能够实时访问 LangGraph agent。

这意味着你可以：

• 读取 messages
• 发送 commands
• 跟踪 status
• 同步 state
• 处理 interrupts
• 渲染 tool calls
• 构建 dashboards

把你的 agent 看作后端的大脑。useAgent 则是 frontend 与它沟通的方式。

1. 在任意组件中访问你的 agent

首先，引入该 hook：

import { useAgent } from "@copilotkit/react-core/v2";

然后这样调用：

export function AgentInfo() { const { agent } = useAgent(); return ( <div> <p>Agent ID: {agent.id}</p> <p>Thread ID: {agent.threadId}</p> <p>Status: {agent.isRunning ? "Running" : "Idle"}</p> <p>Messages: {agent.messages.length}</p> </div> );}

无需空值检查。 无需等待初始化。 如果你的 agent 未配置，hook 会立即抛出错误。

2. 显示消息（像聊天应用一样）

每个 agent 都有消息历史。你可以直接遍历它：

export functionMessageList() {const { agent } = useAgent();return ( <div> {agent.messages.map((msg) => ( <div key={msg.id}> <strong>{msg.role}:</strong> <span>{msg.content}</span> </div> ))} </div> );}

搞定——你已经实现了一个实时的聊天历史。

3. 展示 agent 运行状态

agent 需要时间“思考”。你的 UI 可以这样提示：

export functionAgentStatus() {const { agent } = useAgent();return ( <div> {agent.isRunning ? ( <div> <div className="spinner" /> <span>Agent is processing...</span> </div> ) : ( <span>Ready</span> )} </div> );}

这对 UX 非常有帮助。

4. 读取与更新共享 state

你的 agent 与 UI 共享同一个 state 对象。

• React 更新它——agent 就能看到。
• agent 更新它——React 会重新渲染。

读取 state：

export function StateDisplay() { const { agent } = useAgent(); return ( <div> <h3>Agent State</h3> <pre>{JSON.stringify(agent.state, null, 2)}</pre> {agent.state.user_name && <p>User: {agent.state.user_name}</p>} {agent.state.preferences && <p>Preferences: {JSON.stringify(agent.state.preferences)}</p>} </div> );}

更新 state：

export functionThemeSelector() {const { agent } = useAgent();constupdateTheme = (theme: string) => { agent.setState({ ...agent.state, user_theme: theme, }); };return ( <div> <button onClick={() => updateTheme("dark")}>Dark Mode</button> <button onClick={() => updateTheme("light")}>Light Mode</button> <p>Current: {agent.state.user_theme || "default"}</p> </div> );}

这非常强大，因为你的 agent 能够记住上下文、偏好和过往决策。

5. 订阅 agent events

agent 会发出 events，例如：

• run started
• run finalized
• state changed
• messages changed
• custom events

你可以用一小段代码订阅：

export functionEventLogger() {const { agent } = useAgent();useEffect(() => { constsubscriber: AgentSubscriber = { onCustomEvent: ({ event }) => { console.log("Custom event:", event.name, event.value); }, onRunStartedEvent: () => { console.log("Agent started running"); }, onRunFinalized: () => { console.log("Agent finished running"); }, onStateChanged: (state) => { console.log("State changed:", state); }, }; const { unsubscribe } = agent.subscribe(subscriber); return() =>unsubscribe(); }, []);returnnull;}

这正是你构建 observability dashboards 的方式。

6. 渲染 tool calls（天气示例）

agent 不只是回复——它还会运行 tools。 你可以在 UI 中完全自定义每个 tool 的外观。

定义一个 renderer：

export const weatherToolRender = defineToolCallRenderer({ name: "get_weather", render: ({ args, status }) => { return <WeatherCard location={args.location} status={status} />; },});

然后注册它：

<CopilotKit runtimeUrl="/api/copilotkit" renderToolCalls={[weatherToolRender]}>

并渲染 tool outputs：

{renderToolCall({ toolCall, toolMessage })}

现在，你的 AI 可以动态激活 UI 组件——比如卡片、图表、警示等。

7. 构建一个完整的 dashboard

把以上概念组合起来就能做出一个完整的 UI：

export default function AgentDashboard() { const { agent } = useAgent(); return ( <div className="p-8 max-w-4xl mx-auto space-y-6"> ... </div> );}

这正是让 MVP 级应用升级为生产级 dashboards 的方式。

8. 处理 LangGraph interrupts（动态输入！）

LangGraph 可以暂停自身（interrupt）并向用户请求更多信息。

你可以这样处理：

if (event.name === "on_interrupt") { const response = prompt(event.value); ...}

或者构建一个自定义 UI：

export function CustomInterruptHandler() { ...}

这非常适合如下流程：

• “我应该使用哪个文件？”
• “请选择一个分类：”
• “是否继续？”

你的 agent 会变得真正交互式，而不只是对话式。

结语

useAgent 这个 hook 是打造 AI agent 应用最简单却又最强大的工具之一。它把 LangGraph 变成一个真正意义上的全栈框架：

• 无需手写 manual polling
• 无需繁琐 websockets
• 无需自建 state management
• 无需重体力活

只需将 React 组件直接连接到你的 agent 大脑。

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