AG-UI Kullanmaya Başlama

Bu öğreticide, Agent Framework ile AG-UI protokolü kullanılarak sunucu ve istemci uygulamaları oluşturma işlemi gösterilmektedir. Bir aracıyı bir AG-UI uç noktasının arkasında barındırmayı ve etkileşimli konuşmalar için bir istemciyi bağlamayı öğreneceksiniz.

Neler Oluşturacaksınız

Bu öğreticinin sonunda şunları elde etmiş olacaksınız:

HTTP üzerinden erişilebilen bir yapay zeka aracısı barındıran AG-UI sunucusu
Sunucuya bağlanan ve yanıtları akışla aktaran bir istemci uygulaması
AG-UI protokolünün Aracı Çerçevesi ile nasıl çalıştığını anlama

Prerequisites

.NET 8 veya üzeri
ASP.NET Core projesi
Yapılandırılmış bir MAF AIAgent

Örnekte OpenAI Azure kullanılır, ancak MapAGUIServer herhangi bir MAF aracısı ile çalışır.

AG-UI sunucusu oluşturma

Barındırma paketini yükleyin:

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Hosting.AGUI.AspNetCore --prerelease

AG-UI barındırmasını kaydedin ve ajanınızı eşleyin:

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Hosting.AGUI.AspNetCore;

WebApplicationBuilder builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddAGUIServer();

AIAgent agent = CreateAgent();

WebApplication app = builder.Build();
app.MapAGUIServer("/", agent);
await app.RunAsync();

MapAGUIServer AG-UI RunAgentInput isteklerini kabul eder ve ajanın yanıtını sunucu tarafından gönderilen olaylar (SSE) üzerinden AG-UI olayları olarak akış halinde iletir.

İstemci örneği tarafından kullanılan URL'de sunucuyu çalıştırın:

dotnet run --urls http://localhost:8888

Tip

Eksiksiz bir sunucu ve konsol istemcisi için .NET kullanmaya başlama örneğine bakın.

.NET istemcisiyle bağlanma

AG-UI .NET SDK’sı, IChatClient öğesini uygulayan ve bir MAF aracısına uyarlanabilen AGUIChatClient sağlar:

dotnet add package AGUI.Client --prerelease
dotnet add package Microsoft.Agents.AI --prerelease

using AGUI.Abstractions;
using AGUI.Client;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

using HttpClient httpClient = new() { BaseAddress = new Uri("http://localhost:8888") };
AGUIChatClient chatClient = new(new AGUIChatClientOptions(httpClient, "/"));
AIAgent remoteAgent = chatClient.AsAIAgent();
AgentSession session = await remoteAgent.CreateSessionAsync();

List<AgentResponseUpdate> firstTurnUpdates = [];
await foreach (AgentResponseUpdate update in
    remoteAgent.RunStreamingAsync("Hello", session))
{
    firstTurnUpdates.Add(update);

    foreach (TextContent text in update.Contents.OfType<TextContent>())
    {
        Console.Write(text.Text);
    }
}

ayrıca AG-UI protokollerini uygulayan herhangi bir istemciye de bağlanabilirsiniz.

Konuşma sürekliliği

AG-UI, devam isteklerini tanımlamak için parentRunId ve threadId kullanır. Bu tanımlayıcılar yetkilendirme kimlik bilgileri değil protokol verileridir.

AGUIChatClient durumsuzdur. Sunucunun sahip olduğu bir konuşmayı sürdürmek için, ilk turdaki RunStartedEvent içinden tanımlayıcıları alın, ardından sonraki isteğe aynı threadId ile önceki parentRunId değerini runId olarak ekleyin:

RunStartedEvent started = firstTurnUpdates
    .Select(update => update.AsChatResponseUpdate().RawRepresentation)
    .OfType<RunStartedEvent>()
    .FirstOrDefault()
    ?? throw new InvalidOperationException("The server didn't return a run-started event.");

ChatMessage nextMessage = new(ChatRole.User, "What did I just say?");
ChatClientAgentRunOptions continuationOptions = new()
{
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        RawRepresentationFactory = _ => new RunAgentInput
        {
            ThreadId = started.ThreadId,
            ParentRunId = started.RunId,
            Messages = new[] { nextMessage }.AsAGUIMessages().ToList(),
        },
    },
};

await foreach (AgentResponseUpdate update in
    remoteAgent.RunStreamingAsync([nextMessage], session, continuationOptions))
{
    // Process the continued response.
}

Bir devamlılık isteğinde yalnızca yeni iletileri gönderin. MapAGUIServer, barındırılan aracı oturumunu seçmek için parentRunId ve sürdürülen çalıştırmayı tanımlamak için threadId kullanır. Barındırılan oturum kalıcılığı olmadan her istek yeni bir sunucu oturumu alır; bunun yerine istemci, konuşma geçmişini yeniden gönderebilir.

İstekler arasında sunucuya ait AgentSession durumunu korumak için barındırılan oturum kalıcılığını ve yalıtımını yapılandırın, ardından MapAGUIServer ile adlandırılmış barındırılan aracıyı eşleyin. AG kullanıcı arabirimine özgü güven sınırı için bkz. Üretim ve güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gerekenler.

Sonraki Adımlar

AG-UI ile arka uç araçlarını kullanma

Prerequisites

Başlamadan önce aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:

Python 3.10 veya üzeri
Azure OpenAI hizmet uç noktası ve dağıtımı yapılandırıldı
Azure CLI yüklü ve kimliği doğrulanmış
Kullanıcı, Azure OpenAI kaynağı rolüne sahiptir Cognitive Services OpenAI Contributor

Uyarı

Bu örneklerde Azure OpenAI modelleri kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Foundry ile Azure OpenAI modellerini dağıtma.

Uyarı

Bu örnekler kimlik doğrulaması için kullanılır DefaultAzureCredential . Azure ile kimliğinizin doğrulanmış olduğundan emin olun (örneğin aracılığıyla az login). Daha fazla bilgi için Azure Identity belgelerine bakın.

Warning

AG-UI protokolü hala geliştirme aşamasındadır ve değiştirilebilir. Protokol geliştikçe bu örnekleri güncel tutacağız.

1. Adım: AG-UI Sunucusu Oluşturma

AG-UI sunucusu yapay zeka aracınızı barındırıyor ve FastAPI kullanarak HTTP uç noktaları aracılığıyla kullanıma sunar.

Gerekli Paketleri Yükleme

Sunucu için gerekli paketleri yükleyin:

pip install agent-framework-ag-ui --pre

Veya uv kullanarak:

uv pip install agent-framework-ag-ui --prerelease=allow

Bu, agent-framework-core, fastapi, uvicorn ve sse-starlette bileşenlerini bağımlılık olarak otomatik şekilde kuracaktır.

Sunucu Kodu

adlı server.pybir dosya oluşturun:

"""AG-UI server example."""

import os

from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient
from agent_framework_ag_ui import add_agent_framework_fastapi_endpoint
from azure.identity import AzureCliCredential
from fastapi import FastAPI

# Read required configuration
endpoint = os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
deployment_name = os.environ.get("AZURE_OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL")

if not endpoint:
    raise ValueError("AZURE_OPENAI_ENDPOINT environment variable is required")
if not deployment_name:
    raise ValueError("AZURE_OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL environment variable is required")

chat_client = OpenAIChatCompletionClient(
    model=deployment_name,
    azure_endpoint=endpoint,
    api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
    credential=AzureCliCredential(),
)

# Create the AI agent
agent = Agent(
    name="AGUIAssistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    client=chat_client,
)

# Create FastAPI app
app = FastAPI(title="AG-UI Server")

# Register the AG-UI endpoint
add_agent_framework_fastapi_endpoint(app, agent, "/")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8888)

Önemli Kavramlar

add_agent_framework_fastapi_endpoint: otomatik istek/yanıt işleme ve SSE akışı ile AG-UI uç noktasını kaydeder
Agent: Gelen istekleri işleyecek Agent Framework aracısı
FastAPI Tümleştirmesi: Akış yanıtları için FastAPI'nin yerel zaman uyumsuz desteğini kullanır
Yönergeler: Aracı, istemci iletileri tarafından geçersiz kılınabilen varsayılan yönergelerle oluşturulur
Yapılandırma: OpenAIChatCompletionClient , , modelazure_endpointve gibi api_versionaçık Azure yönlendirme girişlerini kabul eder ve credentialortam değişkenlerinden de okuyabilir

Sunucuyu Yapılandırma ve Çalıştırma

Gerekli ortam değişkenlerini ayarlayın:

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your-resource.openai.azure.com/"
export AZURE_OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL="gpt-4o-mini"

Sunucuyu çalıştırın:

python server.py

Veya doğrudan uvicorn kullanarak:

uvicorn server:app --host 127.0.0.1 --port 8888

Sunucu http://127.0.0.1:8888 üzerinde dinlemeye başlayacak.

2. Adım: AG-UI İstemcisi Oluşturma

AG-UI istemcisi uzak sunucuya bağlanır ve akış yanıtlarını görüntüler.

AGUIChatClient yanıt çerezlerini kalıcı olarak saklamayan dahili bir HTTP istemcisini yeniden kullanır.

Sunucu kimlik doğrulama, oturumlar veya yük dengeleyici bağımlılığı için tanımlama bilgileri gerektiriyorsa, çağırana ait httpx.AsyncClient öğesini http_client= aracılığıyla geçirin. İstemcinin kapsamını kimliği doğrulanmış bir sorumlu olarak belirleyin ve uygulamanızda kapatın. Bir AG-UI iş parçacığı kimliği, kimlik doğrulama sınırı değil, ilişkilendirme tanımlayıcısıdır.

Gerekli paketleri yükleme

AG-UI paketi, AGUIChatClient öğesini içeren, zaten yüklüdür.

# Already installed with agent-framework-ag-ui
pip install agent-framework-ag-ui --pre

İstemci Kodu

adlı client.pybir dosya oluşturun:

"""AG-UI client example."""

import asyncio
import os

from agent_framework import Agent
from agent_framework_ag_ui import AGUIChatClient


async def main():
    """Main client loop."""
    # Get server URL from environment or use default
    server_url = os.environ.get("AGUI_SERVER_URL", "http://127.0.0.1:8888/")
    print(f"Connecting to AG-UI server at: {server_url}\n")

    # Create AG-UI chat client
    chat_client = AGUIChatClient(endpoint=server_url)

    # Create agent with the chat client
    agent = Agent(
        name="ClientAgent",
        client=chat_client,
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    # Get a thread for conversation continuity
    thread = agent.create_session()

    try:
        while True:
            # Get user input
            message = input("\nUser (:q or quit to exit): ")
            if not message.strip():
                print("Request cannot be empty.")
                continue

            if message.lower() in (":q", "quit"):
                break

            # Stream the agent response
            print("\nAssistant: ", end="", flush=True)
            async for update in agent.run(message, session=thread, stream=True):
                # Print text content as it streams
                if update.text:
                    print(f"\033[96m{update.text}\033[0m", end="", flush=True)

            print("\n")

    except KeyboardInterrupt:
        print("\n\nExiting...")
    except Exception as e:
        print(f"\n\033[91mAn error occurred: {e}\033[0m")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Çok modüllü iletiler gönderme

AGUIChatClient kullanıcı iletilerindeki metin ve medya bölümlerinin sırasını korur. URI veya satır içi görüntü, ses, video ve belge içeriğini tanımlamak için MIME türü kullanın:

from pathlib import Path

from agent_framework import Content, Message

message = Message(
    role="user",
    contents=[
        Content.from_text("Compare this image with the attached brief."),
        Content.from_uri(
            "https://example.com/product.png",
            media_type="image/png",
        ),
        Content.from_data(
            Path("brief.pdf").read_bytes(),
            media_type="application/pdf",
        ),
    ],
)

await agent.run(message, session=thread)

Yeni gelen medya URI'leri, https, data veya http şemasını kullanmalıdır. Satır içi ikili veriler de desteklenir. Uygulama kodundaki id, FTP, göreli, özel şema ve protokol düzeyindeki file veya file başvurularını HTTPS, veri URI’si veya satır içi içerik olarak göndermeden önce çözümleyin ve bunlara izin verin.

Kalıcı bir Thread Snapshot desteklenmeyen daha eski bir medya başvurusu içerdiğinde, Python bağdaştırıcısı modeli yeniden yürütmeden önce bunu eylemsiz yer tutucu metinle değiştirir ve anlık görüntüyü bir sonraki kaydedişinde başvuruyu kaldırır.

Önemli Kavramlar

Server-Sent Olayları (SSE): Protokol SSE biçimini (data: {json}\n\n) kullanır
Olay Türleri: Çeşitli olaylar meta veri ve içerik sağlar (ALT ÇİZGİLİ BÜYÜK HARF).
- RUN_STARTED: Aracı işlemeye başladı
- TEXT_MESSAGE_START: Aracının gönderdiği kısa mesajın başlangıcı
- TEXT_MESSAGE_CONTENT: Aracıdan, delta alanıyla akışa alınan artımlı metin
- TEXT_MESSAGE_END: Kısa mesaj sonu
- RUN_FINISHED: Başarılı tamamlama
- RUN_ERROR: Hata bilgileri
Alan Adlandırma: Olay alanları camelCase kullanır (örneğin, threadId, runId, messageId)
İş Parçacığı Yönetimi: İstekler threadId arasında konuşma bağlamını korur
Client-Side Yönergeleri: Sistem iletileri istemciden gönderilir

İstemciyi Yapılandırma ve Çalıştırma

İsteğe bağlı olarak özel bir sunucu URL'si ayarlayın:

export AGUI_SERVER_URL="http://127.0.0.1:8888/"

İstemciyi çalıştırın (ayrı bir terminalde):

python client.py

3. Adım: Tam Sistemi Test Etme

Hem sunucu hem de istemci çalışırken, artık sistemin tamamını test edebilirsiniz.

Beklenen Çıktı

$ python client.py
Connecting to AG-UI server at: http://127.0.0.1:8888/

User (:q or quit to exit): What is 2 + 2?

[Run Started - Thread: abc123, Run: xyz789]
2 + 2 equals 4.
[Run Finished - Thread: abc123, Run: xyz789]

User (:q or quit to exit): Tell me a fun fact about space

[Run Started - Thread: abc123, Run: def456]
Here's a fun fact: A day on Venus is longer than its year! Venus takes
about 243 Earth days to rotate once on its axis, but only about 225 Earth
days to orbit the Sun.
[Run Finished - Thread: abc123, Run: def456]

User (:q or quit to exit): :q

Renk Kodlu Çıktı

İstemci, farklı renklerde farklı içerik türleri görüntüler:

Sarı: Başlatılan bildirimleri çalıştırma
Cyan: Ajan metin yanıtları (gerçek zamanlı yayın akışı)
Yeşil: Tamamlama bildirimlerini çalıştırma
Kırmızı: Hata iletileri

Curl ile test etme (İsteğe bağlı)

İstemciyi çalıştırmadan önce curl kullanarak sunucuyu el ile test edebilirsiniz:

curl -N http://127.0.0.1:8888/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d '{
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}
    ]
  }'

Server-Sent Events akışının geri döndüğünü görmeniz gerekir.

data: {"type":"RUN_STARTED","threadId":"...","runId":"..."}

data: {"type":"TEXT_MESSAGE_START","messageId":"...","role":"assistant"}

data: {"type":"TEXT_MESSAGE_CONTENT","messageId":"...","delta":"The"}

data: {"type":"TEXT_MESSAGE_CONTENT","messageId":"...","delta":" answer"}

...

data: {"type":"TEXT_MESSAGE_END","messageId":"..."}

data: {"type":"RUN_FINISHED","threadId":"...","runId":"..."}

Boşta bir akışta curl, : keepalive yorum satırlarını da görüntüleyebilir. Bunlar SSE aktarım açıklamalarıdır, AG-UI olayları değildir.

Nasıl Çalışır?

Server-Side Süreci

İstemci, iletilerle HTTP POST isteği gönderir
FastAPI uç noktası isteği alır
AgentFrameworkAgent sarmalayıcı yürütmeyi koordine eder
Aracı, Agent Framework kullanarak iletileri işler
AgentFrameworkEventBridge aracı güncelleştirmelerini AG-UI olaylara dönüştürür
Yanıtlar Server-Sent Olayları (SSE) olarak geri akışa alınır
Çalıştırma tamamlandığında bağlantı kapatılır

İstemci Tarafı Süreci

İstemci, sunucu uç noktasına HTTP POST isteği gönderir
Sunucu, SSE akışıyla yanıt verir
İstemci gelen data: satırları JSON olayları olarak ayrıştırıyor
Her olay türüne göre görüntülenir
threadId konuşma sürekliliği için kaydedilir
Olay RUN_FINISHED geldiğinde akış tamamlanır

Protokol Ayrıntıları

AG-UI protokolü aşağıdakileri kullanır:

İstek göndermek için HTTP POST
Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) ile akış yanıtları
Olay serileştirme için JSON
Konuşma bağlamını korumak için iş parçacığı kimliği
Tek tek yürütmeleri izlemek için kimlikleri çalıştırma
Olay türü adlandırma: Alt çizgili BÜYÜK HARF (ör. , RUN_STARTEDTEXT_MESSAGE_CONTENT)
Alan adlandırma: camelCase (örn. , threadIdrunId, messageId)
Akış boşta kaldığında, SSE her 15 saniyede bir bağlantıyı canlı tutan yorumlar gönderir. Yalnızca data: satırları işleyen istemciler bu açıklamaları otomatik olarak yoksayar.

Ortak Desenler

A2UI etkileşimli yüzeyleri ekleme

A2UI, bir aracının uyumlu bir AG-UI istemcisinin yanıt akışı olarak oluşturduğu etkileşimli yüzeyler oluşturmasına olanak tanır. İsteğe bağlı A2UI bağımlılığını yükleyin:

pip install "agent-framework-ag-ui[a2ui]" --pre

uv için uv pip install "agent-framework-ag-ui[a2ui]" --prerelease=allow çalıştırın.

Bir uç nokta için A2UI'yi varsayılan olarak etkinleştirmek üzere, arka uç katılımıyla bir a2ui_config geçirin:

from agent_framework.ag_ui import add_agent_framework_fastapi_endpoint

add_agent_framework_fastapi_endpoint(
    app=app,
    agent=agent,
    path="/a2ui",
    a2ui_config={"inject_a2ui_tool": True},
)

Ön uç, aşağıdakiler için AG-UI A2UI ara yazılımına veya eşdeğer davranışa ihtiyaç duyar:

bileşen kataloğunu ve oluşturma kılavuzunu AG-UI isteği bağlamında sağlayın.
Akış olarak iletilen render_a2ui araç bağımsız değişkenlerini yüzey güncellemeleri olarak işleyin.
İstek için A2UI'nin ne zaman etkinleştirildiğini ayarlayın forwardedProps.injectA2UITool . Açık false bir değer, bu istek için arka uç kabul etme işlemini geçersiz kılar.

Bağdaştırıcı, modele istemci tarafından sağlanan bileşen kataloglarını ve oluşturma yönergelerini güvenilmeyen kullanıcı verileri olarak sunar. Güvenilen ilke ve render etme yönergelerini sunucuya ait aracı yönergelerinde veya yapılandırmasında tutun.

A2UI uç noktasına hizmet veren aracı için kullanın OpenAIChatCompletionClient . İstemcinin yüzeyi aşamalı olarak boyayabilmesi için araç çağrısı bağımsız değişken deltalarını akışla gönderir. Yanıtlar API istemcisi bu aşamalı işleme akışını desteklemez.

Bağdaştırıcı, sağlanan kataloğa göre tamamlanmış bileşen ağaçlarını doğrular. Doğrulama başarısız olursa, doğrulama hatalarını oluşturma istemine ekler ve recovery yapılandırmasına göre yeniden dener. Kurtarma girişimleri başarısız olursa, istemci bir istisna yerine bir başarısızlık zarfı alır.

Eksiksiz uygulamalar için Agent Framework reposunda Python A2UI ajanları ve A2UI uç nokta kurulumu bölümlerine bakın.

Özel Sunucu Yapılandırması

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

app = FastAPI()

# Add CORS for web clients
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

add_agent_framework_fastapi_endpoint(
    app,
    agent,
    "/agent",
    keepalive_seconds=30,  # Defaults to 15; set to None to disable
)

keepalive_seconds pozitif bir sayı veya Noneolmalıdır.

Bağlantı kesildikten sonra sınırlı çalıştırmalara devam et

Varsayılan olarak, SSE istemcisinin bağlantısını kesmek yanıt oluşturucuyu iptal edebilir ve çalıştırmayı durdurabilir. Anlık görüntüleri, denetim noktalarını veya onay durumunu sonlandırmak için sınırlı bir aracının ya da iş akışı yürütmesinin yeterince uzun süre devam etmesi gerekiyorsa detached_runs=True ayarlayın:

add_agent_framework_fastapi_endpoint(
    app,
    agent,
    "/agent",
    detached_runs=True,
    max_detached_runs=32,
    detached_run_timeout_seconds=3600,
)

Anlık görüntü kalıcılığını yapılandırdığınızda, ayrıca güvenilir bir snapshot_scope_resolver belirtin. Yeniden bağlanan bir istemci, kaydedilen en son iş parçacığı anlık görüntüsünü geri alır; bağımsız yürütme, hiçbir istemci bağlı değilken yayımlanan SSE olaylarını yeniden oynatmaz.

Her uç nokta kaydı en çok max_detached_runs üreticiyi korur ve kapasite dolduğunda HTTP 503 döndürür. Ayrık bir çalıştırma etkin durumdayken, aynı (Snapshot Scope, threadId) üzerinde durum değiştiren başka bir istek için HTTP 409 döndürür. Bu koordinasyon işlem yereldir, bu nedenle birden çok çalışana sahip uygulamaların dağıtılmış serileştirme sağlaması gerekir.

FastAPI bağımlılıkları ve istek kapsamındaki diğer kaynaklar, bağlantısı kesilmiş yanıt sona erdikten sonra serbest bırakılabilir. Çalıştırma başlamadan önce yetkilendirme, Anlık Görüntü Kapsamı ve diğer dayanıklı değerleri çözün ve ayrılmış araçlarda ve sağlayıcılarda isteğe ait istemcileri veya oturumları saklamayın.

Çoklu Temsilciler

app = FastAPI()

weather_agent = Agent(name="weather", ...)
finance_agent = Agent(name="finance", ...)

add_agent_framework_fastapi_endpoint(app, weather_agent, "/weather")
add_agent_framework_fastapi_endpoint(app, finance_agent, "/finance")

Hata İşleme

try:
    async for event in client.send_message(message):
        if event.get("type") == "RUN_ERROR":
            error_msg = event.get("message", "Unknown error")
            print(f"Error: {error_msg}")
            # Handle error appropriately
except httpx.HTTPError as e:
    print(f"HTTP error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Unexpected error: {e}")

TOOL_CALL_END olayı olmadan AGUIChatClient eksiksiz bir yerel istemci aracı çağrısı yürütebilir. RUN_ERROR, istemci bir yerel araç çağrısını kullanıma sunduktan sonra gelirse, istemci geçersiz bir yanıttan kaynaklanan bir yan etkiyi yürütmek yerine ResponseInvalidatedException oluşturur ve çağrıyı yok sayar.

Sorun giderme

Bağlantı Reddedildi

İstemciyi başlatmadan önce sunucunun çalıştığından emin olun:

# Terminal 1
python server.py

# Terminal 2 (after server starts)
python client.py

Kimlik Doğrulaması Hataları

Azure ile kimliğinizin doğrulanmış olduğundan emin olun:

az login

Azure OpenAI kaynağında doğru rol atamasının olduğunu doğrulayın.

Akış Çalışmıyor

İstemci zaman aşımınızın yeterli olup olmadığını denetleyin:

httpx.AsyncClient(timeout=60.0)  # 60 seconds should be enough

Uzun süre çalışan aracılar için buna göre zaman aşımını artırın.

Boşta olan akışlar, varsayılan olarak her 15 saniyede bir SSE keepalive yorumu gönderir. Bir ara sunucu boşta bağlantıları daha kısa sürede kapatıyorsa, uç noktayı kaydederken keepalive_seconds için daha küçük, pozitif bir değer yapılandırın.

İş Parçacığı Bağlamı Kayboldu

İstemci, iş parçacığı sürekliliğini otomatik olarak yönetir. Bağlam kaybolursa:

threadId olaylarından RUN_STARTED'nin yakalanıp yakalanmadığını kontrol edin.
İletiler arasında aynı istemci örneğinin kullanıldığından emin olun
Sunucunun sonraki isteklerde thread_id aldığını doğrulayın.

Sonraki Adımlar

AG-UI'nin temellerini anladığınıza göre şunları yapabilirsiniz:

Arka Uç Araçları Ekleme: Etki alanınız için özel işlev araçları oluşturma

Ek Kaynaklar

Go, hem sunucular hem de istemciler için provider/aguiprovider aracılığıyla AG-UI’yi destekler.

import "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/aguiprovider"

mux := http.NewServeMux()
mux.Handle("/", aguiprovider.NewJSONHTTPHandler(myAgent, aguiprovider.HandlerConfig{}))

if err := http.ListenAndServe(":8888", mux); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

Go uygulamanızın bir AG-UI sunucusunu aracı olarak çağırması gerektiğinde kullanın aguiprovider.NewAgent :

import aguiSSEClient "github.com/ag-ui-protocol/ag-ui/sdks/community/go/pkg/client/sse"

a := aguiprovider.NewAgent(
    aguiSSEClient.NewClient(aguiSSEClient.Config{Endpoint: serverURL}),
    aguiprovider.AgentConfig{},
)

Tip

Çalıştırılabilir örneklerin tamamı için AG-UI başlarken sunucusu ve istemci örneklerine bakın.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Son güncelleştirme: 2026-10-15

AG-UI Kullanmaya Başlama

Neler Oluşturacaksınız

Prerequisites

AG-UI sunucusu oluşturma

.NET istemcisiyle bağlanma

Konuşma sürekliliği

Sonraki Adımlar

İlgili kaynaklar

Prerequisites

1. Adım: AG-UI Sunucusu Oluşturma

Gerekli Paketleri Yükleme

Sunucu Kodu

Önemli Kavramlar

Sunucuyu Yapılandırma ve Çalıştırma

2. Adım: AG-UI İstemcisi Oluşturma

Gerekli paketleri yükleme

İstemci Kodu

Çok modüllü iletiler gönderme

Önemli Kavramlar

İstemciyi Yapılandırma ve Çalıştırma

3. Adım: Tam Sistemi Test Etme

Beklenen Çıktı

Renk Kodlu Çıktı

Curl ile test etme (İsteğe bağlı)

Nasıl Çalışır?

Server-Side Süreci

İstemci Tarafı Süreci

Protokol Ayrıntıları

Ortak Desenler

A2UI etkileşimli yüzeyleri ekleme

Özel Sunucu Yapılandırması

Bağlantı kesildikten sonra sınırlı çalıştırmalara devam et

Çoklu Temsilciler

Hata İşleme

Sorun giderme

Bağlantı Reddedildi

Kimlik Doğrulaması Hataları

Akış Çalışmıyor

İş Parçacığı Bağlamı Kayboldu

Sonraki Adımlar

Ek Kaynaklar

Geri Bildirim

Ek kaynaklar