Den nya CopilotKit-versionen 1.0 introducerar en smidig generativ användargränssnittsfunktion som gör det möjligt att rendera helt anpassade React-komponenter inom chattgränssnittet. Denna kraftfulla funktion möjliggör en sömlös integrering av AI-driven funktionalitet i din applikations användarupplevelse.

Med den generativa användargränssnittet kan du skapa visuellt tilltalande och interaktiva komponenter som går utöver enkla textbaserade interaktioner. Till exempel i den demonstrerade demot användes CopilotKit för att generera en kalkylbladsliknande förhandsgranskningskomponent, vilket gör att användaren snabbt kan visualisera och interagera med data utan att behöva skapa användargränssnittet manuellt.

Den generativa användargränssnittet är byggd ovanpå CopilotKits GraphQL-baserade protokoll, vilket ger ett flexibelt och effektivt sätt att hantera in- och utdatafält. Denna integrering säkerställer att de genererade komponenterna kan kommunicera i realtid med CopilotKit-körningen, vilket möjliggör dynamiska uppdateringar och responsiva interaktioner.

Utvecklare kan utnyttja de nya React SDK-kroksarna, som t.ex. useCopilotAction-kroken, för att direkt interagera med CopilotKit inom sin applikation. Detta möjliggör en tät integrering mellan applikationens tillstånd och den AI-drivna funktionaliteten, vilket skapar en sömlös användarupplevelse.

Förutom det optimerar useCopilotReadable-kroken kommunikationen av applikationstillstånd, vilket säkerställer effektiv dataöverföring mellan frontend och CopilotKit-körningen. Denna funktion bidrar till att upprätthålla hög prestanda och responsivitet, även i komplexa, datadriven applikationer.

Sammanfattningsvis representerar den smidiga generativa användargränssnittet i CopilotKit version 1.0 en betydande utveckling i integrationen av AI-drivna assistenter i produktupplevelser. Utvecklare kan nu skapa visuellt tilltalande och interaktiva komponenter som utnyttjar kraften i CopilotKit, vilket förbättrar den övergripande användarupplevelsen och driver innovation i deras applikationer.

Den senaste versionen av CopilotKit, version 1.0, introducerar en betydande förbättring med integrationen av GraphQL-baserade protokoll. Denna nya funktion gör det möjligt för utvecklare att utnyttja kraften i GraphQL för sömlös kommunikation mellan CopilotKit-körningen och deras applikationer.

De viktigaste höjdpunkterna i GraphQL-integrationen inkluderar:

1. GraphQL-API: Den nya CopilotKit-körningen använder ett GraphQL-API, vilket gör det möjligt för utvecklare att dra nytta av flexibiliteten och effektiviteten i GraphQL för sina applikations datakrav.

2. In- och utdatafält: GraphQL-API:t stöder både in- och utdatafält, vilket är avgörande för att bygga realtidsapplikationer som kräver dynamisk dataväxling.

3. Dataströmning: Utvecklare kan nu strömma data oberoende med hjälp av GraphQL-API:t, vilket möjliggör effektiva och responsiva dataupdateringar inom deras applikationer.

Dessa nya GraphQL-baserade protokoll i CopilotKit ger utvecklare möjlighet att integrera AI-drivna copilots i sina produkter med större lätthet och flexibilitet. Genom att dra nytta av fördelarna med GraphQL kan utvecklare optimera kommunikationen av applikationstillstånd och förbättra den övergripande användarupplevelsen i deras AI-aktiverade applikationer.

CopilotKit tillhandahåller en uppsättning kraftfulla React SDK-krokar som gör det möjligt för dig att sömlöst integrera AI-funktioner i din applikation. Dessa krokar möjliggör direkt interaktion mellan din applikation och CopilotKit-körningen, vilket gör det enkelt att utnyttja plattformens fulla potential.

De viktigaste krokarna som erbjuds av CopilotKit inkluderar:

1. useCopilotReadable: Den här kroken gör det möjligt för dig att tillhandahålla frontend-kontext till CopilotKit-motorn, vilket gör att AI-assistenten kan förstå den aktuella statusen för din applikation. Du kan skicka in datastrukturer, som den aktuella kalkylbladsdatan, och associera dem med specifika taggar så att CopilotKit kan förstå dem.

2. useCopilotAction: Den här kroken gör det möjligt för CopilotKit att vidta åtgärder inom din applikation. Du kan definiera åtgärder, som att föreslå kalkylbladsöverträdelser, och skicka in nödvändiga parametrar. Kroken tillhandahåller både en renderingsfunktion och en hanteringsfunktion, vilket gör det möjligt för dig att anpassa användargränssnittet och beteendet för åtgärden.

3. useCopilotChatSuggestion: Den här kroken genererar chattförslag baserat på den aktuella statusen för din applikation, vilket gör att AI-assistenten kan ge kontextuella rekommendationer till användaren.

Dessa krokar är utformade för att vara intuitiva och enkla att använda, med fullständig typöverföring genom hela kodbasen. Detta säkerställer en sömlös integreringsupplevelse och hjälper dig att utnyttja kraften i CopilotKit utan behov av omfattande boilerplate eller komplex konfiguration.

Genom att använda dessa kraftfulla React SDK-krokar kan du snabbt och effektivt integrera AI-funktioner i din applikation, förbättra användarupplevelsen och låsa upp nya möjligheter för din produkt.

CopilotReadable-kroken är ett kraftfullt verktyg som tillhandahålls av Copilot Kit-ramverket och som gör det möjligt för dig att optimera kommunikationen mellan din applikation och Copilot-motorn. Denna krok gör det möjligt för dig att sömlöst skicka information från frontend till Copilot-motorn, vilket säkerställer att AI-assistenten har nödvändig kontext för att kunna ge korrekta och relevanta svar.

Genom att använda CopilotReadable-kroken kan du definiera de data du vill dela med Copilot-motorn, som den aktuella statusen för din applikation eller annan relevant information som AI-assistenten kan behöva för att ge användbara förslag eller åtgärder. Genom att tillhandahålla denna kontext kan du säkerställa att Copilots svar är skräddarsydda för de specifika behoven hos din applikation och dina användare.

CopilotReadable-kroken är mycket flexibel och låter dig skicka data i olika format, inklusive JSON-scheman. Detta säkerställer att typerna är fullständigt propagerade genom din kodbase, vilket gör det enklare att arbeta med Copilot-integrationen och minskar risken för fel.

Sammanfattningsvis är CopilotReadable-kroken en avgörande komponent i Copilot Kit-ramverket, vilket gör det möjligt för dig att optimera kommunikationen mellan din applikation och AI-assistenten, vilket resulterar i en smidigare och effektivare integrering av Copilot-funktioner i din produkt.

useCopilotChat-kroken är en kraftfull funktion som introducerades i Copilot Kit version 1.0. Denna krok gör det möjligt för dig att generera smarta chattförslag baserade på den aktuella applikationstillståndet, vilket gör att dina användare snabbt och enkelt kan interagera med din AI-drivna applikation.

Här är hur du kan utnyttja useCopilotChat-kroken:

1. Importera kroken: Börja med att importera useCopilotChat-kroken från Copilot Kit-biblioteket.

import { useCopilotChat } from '@copilot-kit/react';

2. Använd kroken i din komponent: I din komponent, anropa useCopilotChat-kroken och skicka in eventuell relevant applikationstillstånd eller kontext som du vill att AI ska ta hänsyn till när den genererar förslag.

const { chatSuggestions, generateChatSuggestion } = useCopilotChat({
  currentUserMessage: userMessage,
  conversationHistory: conversationLog,
  productDetails: productInfo,
});

3. Rendera chattförslagen: Använd chatSuggestions som returneras av kroken för att rendera de AI-genererade förslagen i ditt användargränssnitt. Du kan visa dessa förslag som knappar, länkar eller andra interaktiva användargränssnittselement.

return (
  <div>
    {chatSuggestions.map((suggestion, index) => (
      <button key={index} onClick={() => handleSuggestionClick(suggestion)}>
        {suggestion.text}
      </button>
    ))}
  </div>
);

4. Hantera användarinteraktioner: När en användare väljer ett förslag kan du anropa generateChatSuggestion-funktionen som tillhandahålls av kroken för att utlösa genereringen av en ny uppsättning förslag baserat på det uppdaterade applikationstillståndet.

const handleSuggestionClick = (suggestion) => {
  const newSuggestions = generateChatSuggestion(suggestion);
  // Uppdatera ditt applikationstillstånd och användargränssnitt i enlighet med detta
};

Genom att använda useCopilotChat-kroken kan du sömlöst integrera AI-drivna chattförslag i din applikation, förbättra användarupplevelsen och göra det enklare för dina användare att interagera med din produkt.

För att integrera CopilotKit i din kalkylbladsliknande applikation behöver du följa dessa steg:

1. Konfigurera CopilotKit-providern: Börja med att omsluta din applikation med CopilotKitProvider-komponenten. Detta ger den nödvändiga affärslogiken för att ansluta din applikation till CopilotKit-API:t. Du behöver initiera providern med din CopilotCloud-offentliga API-nyckel, som du kan hämta från CopilotCloud-instrumentpanelen.

2. Använd CopilotSidebar: CopilotKit tillhandahåller en färdigbyggd CopilotSidebar-komponent som du kan använda för att rendera AI-driven assistentgränssnitt inom din applikation. Denna komponent är fullt anpassningsbar, vilket gör det möjligt att integrera den sömlöst med ditt befintliga användargränssnitt.

3. Tillhandahåll kontext med useCopilotReadable: Använd useCopilotReadable-kroken för att skicka relevant data från din applikation till CopilotKit-motorn. Detta kan inkludera den aktuella kalkylbladsdatan, användarinformation eller annan kontextuell information som AI-assistenten kan använda för att ge mer korrekta och relevanta svar.

4. Aktivera AI-åtgärder med useCopilotAction: Utnyttja useCopilotAction-kroken för att låta CopilotKit-assistenten vidta åtgärder inom din applikation. Till exempel i kalkylbladsanvändningsfallet kan du använda den här kroken för att föreslå kalkylbladsöverträdelser eller generera anpassade React-komponenter baserade på användarens indata.

5. Anpassa användargränssnittet med Generativ användargränssnitt: CopilotKits Generativ användargränssnitt-funktion gör det möjligt att rendera helt anpassade React-komponenter inom chattgränssnittet. Detta möjliggör en sömlös och integrerad användarupplevelse, där AI-assistenten kan generera och visa innehållsrik, interaktiv innehåll direkt inom din applikation.

Genom att följa dessa steg kan du enkelt integrera det kraftfulla CopilotKit-ramverket i din kalkylbladsliknande applikation och ge dina användare en AI-driven assistent som kan hjälpa dem att navigera och interagera med data mer effektivt.

CopilotText Area är en kraftfull funktion i Copilot Kit-ramverket som gör det möjligt att integrera AI-drivna textredigeringsförmågor direkt i din applikation. Denna plug-and-play-ersättning för alla textområden i din applikation ger användarna AI-assisterad textredigering, vilket förbättrar deras produktivitet och effektivitet.

Med CopilotText Area kan användarna dra nytta av AI-drivna autokompletteringar, textgenerering och andra intelligenta funktioner för att effektivisera sina skrivuppgifter. Till exempel i en CRM-applikation kan användarna utnyttja CopilotText Area för att automatiskt generera e-postsvar, sammanfatta kundens smärpunkter och tagga relevant kontext från tidigare konversationer.

Integrationen av CopilotText Area är enkel. Ersätt helt enkelt ditt befintliga textområde med CopilotTextArea-komponenten och ange nödvändig konfiguration, som autoSuggestionsConfig. Detta gör att Copilot Kit sömlöst kan integrera de AI-drivna textredigeringsförmågorna i din applikation, utan behov av komplex anpassad implementering.

Genom att utnyttja CopilotText Area kan du ge dina användare AI-assisterad textredigering, öka deras produktivitet och förbättra deras övergripande upplevelse inom din applikation.

Den nya Copilot Kit version 1.0 är en betydande uppgradering som introducerar flera nyckelförbättringar i ramverket. Introduktionen av ett smidig generativ användargränssnitt gör det möjligt för utvecklare att rendera helt anpassade React-komponenter inom chattgränssnittet, vilket möjliggör en sömlös integrering av AI-drivna funktioner i deras applikationer.

Integrationen av GraphQL-baserade protokoll, med stöd för in- och utdatafält samt dataströmning, förbättrar CopilotKit-körningens realtidskapacitet