Содержание статьи
Продолжаем рассматривать варианты интерфейса для работы с LLM при разработке AI-продукта. В предыдущей части рассмотрели Open WebUI, теперь перейдем к Assistant-UI.
Assistant-UI
Мы отложили в сторону Open WebUI и взялись за фреймворк Assistant-UI.
Assistant-UI — это открытая библиотека на TypeScript/React для создания настраиваемых интерфейсов чат-ботов на основе ИИ.
В отличие от Open WebUI, это набор инструментов для фронтенда, из которых можно собрать интерфейс под свою задачу. Библиотека рассчитана на создание AI-чатов: она умеет показывать ответ по мере генерации, корректно обрабатывать прерывания и повторные запросы, поддерживает длинный диалог в несколько шагов и интегрируется с разными backend-решениями, включая собственные API и LangGraph.
Преимущества Assistant-UI:
1) Полная кастомизация. Так как это библиотека, внешний вид можно менять как угодно, писать и внедрять свои собственные компоненты. В случае затруднений можно опираться на примеры проектов с GitHub.
2) Интеграция с LangGraph. Assistant-UI поддерживает LangGraph template (шаблон для интеграции с фреймворком, использующимся для графового представления «Банка идей»). Это дает готовую поддержку потокового обновления состояния агента, а не только текста ответа, что позволяет точно отражать на интерфейсе прогресс выполнения задач. Из коробки доступны механизмы human-in-the-loop и генеративный UI.
3) Каталог готовых UI-компонентов (tool-ui). Более 20 инструментов для прямого взаимодействия с пользователем: от таблиц и чек-листов до командной строки и трекера прогресса.
Недостатки Assistant-UI:
-
Более высокий порог входа. Требуется знание React.
-
Время и трудозатраты. UI нужно писать и собирать, что влияет на сроки показа MVP.
-
Часть функциональности нужно дорабатывать руками. Например, работу с документами, которая в Open WebUI была «из коробки».
Что мы получили с Assistant-UI
В нашем случае Assistant-UI оказался более удобным и подходящим инструментом:
-
Собственные компоненты. Мы встроили в продукт нужную визуализацию процесса работы над идеей. Это удобно, понятно и близко к процессу в жизни – именно так люди в команде совместно работают над новой темой.
-
Интеграция с LangGraph. Поддержка в фреймворке позволила не делать специальных «приседаний» при разработке. Процесс работы архитектурно представлен внутри продукта в виде графов на разные этапы с возможным изменением маршрутов.
-
Organic human-in-the-loop. Каждый агент в нужный момент обращается к пользователю с полным контекстом.
Какой выбор и для каких сценариев
Open WebUI — open-source веб-интерфейс, удобен, когда не хочется писать код и нужен простой привычный чат-бот. Можно быстро интегрировать, но придется потратить много усилий на кастомизацию. Т.е. хороший выбор для быстрого старта, когда нужен готовый self-hosted AI-продукт и взаимодействие с пользователем — это обычный привычный чат.
Assistant-UI — фреймворк, который предоставляет полную свободу действий. Подходит для более креативных задач. Требуется время, чтобы написать основу, однако интеграция готовых инструментов облегчается примерами с GitHub. Требует хотя бы базового понимания React, но дает контроль над состоянием, потоковыми обновлениями, tool calling, human-in-the-loop, кастомными UI-компонентами и прямую интеграцию с агентными бэкендами вроде LangGraph.
Где встречается такой выбор
Описанная логика выбора пригодится не только для «Банка идей». Она применима ко многим корпоративным AI-решениям:
-
внутренние AI-ассистенты для сотрудников;
-
AI-модули в CRM, ERP, Service Desk и отраслевых системах;
-
сервисы разбора заявок, документов и обращений;
-
мультиагентные решения для аналитики, проверки гипотез и подготовки рекомендаций;
-
интерфейсы, где AI должен не только отвечать, но и проводить пользователя по процессу.
Во всех этих случаях «чат» часто является лишь верхним уровнем взаимодействия. Под ним находится корпоративный flow, состояние, управление агентами, проверки, согласования и доменная логика. Именно поэтому для таких продуктов нужен интерфейсный слой, который умеет жить вместе с этой логикой.
Заключение
При разработке AI-продуктов вопрос выбора фронтового инструмента нельзя сводить к удобству готового чата или скорости первого запуска. В проектах, где есть мультиагентная логика, human-in-the-loop и нестандартные интерфейсные сущности, UI становится частью архитектуры продукта.
-
Open WebUI – сильный инструмент для быстрого старта, когда нужен готовый универсальный AI-интерфейс.
-
Assistant-UI – более гибкий путь, когда нужно встроить AI в конкретный бизнес-сценарий и сохранить свободу в проектировании интерфейса.
Для нас это означало простой выбор: если цель просто показать чат, можно взять готовую платформу. Если цель показать, как действительно будет работать AI-сервис внутри продукта и бизнес-процесса, нужен инструмент, который позволяет проектировать собственный UX вокруг логики системы. В нашем случае таким инструментом стал Assistant-UI.
А вы сталкивались с выбором UI-инструмента для AI-продуктов? Какой подход выбрали — готовую платформу или гибкий фреймворк?
Загрузка...
