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生成式 UI(由智能体渲染的界面)(GenUI)
智能体在运行时自行生成、选择并控制界面本身,返回丰富的交互式组件(表单、图表、仪表板、地图、多步骤小部件)而非纯文本,并根据内容类型和用户意图来决定如何呈现结果。模型的一次工具调用会产出 UI,由宿主在沙箱化的框架中渲染,例如 MCP Apps 通过 `ui://` 资源提供打包好的 HTML,或诸如 Google A2UI 和 Open-JSON-UI 这类可移植规范,由客户端原生绘制。随着 MCP Apps 在 Claude、ChatGPT、VS Code 和 Goose 中发布,并与 A2UI 及 CopilotKit/assistant-ui 的生成式 UI 一同推出,这一方式于 2026 年从实验阶段迈入生产环境。它与 `ag-ui-protocol` 不同,后者将智能体的事件流式传输到预先构建好的前端;也与 `adaptive-interface-patterns` 不同,后者对既有界面进行个性化;而在这里,智能体亲自将界面实体化,在响应时选择并构建各个组件。
30秒速览
- 是什么
- 智能体以工具输出的形式生成并返回可交互的 UI 组件(表单、图表、表格、地图),由宿主在沙箱框架中渲染。
- 何时使用
- 结果适合以可视化方式呈现、用户需要与数据交互,或最佳呈现格式取决于意图和内容类型时。
- 注意
- 渲染失败、网络延迟和浏览器兼容性问题会与智能体自身的错误叠加;上线前请充分测试 UI 生成路径。
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生成式 UI(由智能体渲染的界面): 概览
智能体在运行时自行生成、选择并控制界面本身,返回丰富的交互式组件(表单、图表、仪表板、地图、多步骤小部件)而非纯文本,并根据内容类型和用户意图来决定如何呈现结果。模型的一次工具调用会产出 UI,由宿主在沙箱化的框架中渲染,例如 MCP Apps 通过 `ui://` 资源提供打包好的 HTML,或诸如 Google A2UI 和 Open-JSON-UI 这类可移植规范,由客户端原生绘制。随着 MCP Apps 在 Claude、ChatGPT、VS Code 和 Goose 中发布,并与 A2UI 及 CopilotKit/assistant-ui 的生成式 UI 一同推出,这一方式于 2026 年从实验阶段迈入生产环境。它与 `ag-ui-protocol` 不同,后者将智能体的事件流式传输到预先构建好的前端;也与 `adaptive-interface-patterns` 不同,后者对既有界面进行个性化;而在这里,智能体亲自将界面实体化,在响应时选择并构建各个组件。
- Agent picks the presentation: a chart for a trend, a form for an action, a table for a comparison
- Tool calls return UI components, not just text, which the host renders inline
- Sandboxed rendering: MCP Apps serve bundled HTML via `ui://` resources in an isolated iframe
- Portable UI specs (Google A2UI, Open-JSON-UI) painted natively by the client, host-agnostic
- Bidirectional: rendered widgets post user actions back into the agent loop as tool results
- Content-and-intent routing decides layout, density, and modality per response
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
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