Создание профессионального пользовательского интерфейса чата для ваших агентов | Первые шаги

Описание: Создайте реальный, удобный интерфейс для ваших ИИ-агентов, используя функцию Build в Google AI Studio и модели Gemini — без необходимости писать все с нуля.

В этом видео мы делаем первый практический шаг к превращению ИИ-агентов из бэкенд-кода в интерактивные приложения, которые пользователи действительно смогут использовать.

Мы начинаем с Google AI Studio, описываем идею простым языком и наблюдаем, как Gemini генерирует полноценное веб-приложение, включающее:

• Интерфейс потокового чата

• Выбор модели через выпадающее меню

• История чата, хранящаяся в локальном хранилище

• Возможность переименования диалогов

• Интерфейс генерации изображений

• Поддержка светлой/темной темы

Это не демонстрация-игрушка.

Это серьезная отправная точка для всех, кто разрабатывает:

• ИИ-агентов

• Приложения на основе агентов

• Интерфейсы чата LLM

• Инструменты генерации изображений

• Внутренние инструменты ИИ

• Продукты ИИ для разработчиков

Вы также узнаете, как с архитектурной точки зрения расширять этот интерфейс до приложения производственного уровня — хотя мы намеренно сосредоточились в этом видео только на стандартных API Gemini.

⸻

🎯 Что рассматривается в этом видео

✔️ Использование Google AI Studio Build для генерации полноценного веб-интерфейса
✔️ Создание интерфейса чата для агентов ИИ
✔️ Потоковая передача ответов от моделей Gemini
✔️ Просмотр и расширение «мышления»/рассуждений модели
✔️ Динамический выбор различных моделей Gemini
✔️ Сохранение истории чата в локальном хранилище фронтенда
✔️ Добавление функций управления чатом (новый чат, переименование чата, очистка чата)
✔️ Добавление интерфейса генерации изображений
✔️ Понимание сгенерированной архитектуры TypeScript/React
✔️ Изучение того, как сервисный слой связывает пользовательский интерфейс с API Gemini

⸻

🚫 Что в этом видео НЕ рассматривается (намеренно)

Чтобы сделать этот урок более целенаправленным и доступным, мы не реализуем:

❌ Аутентификацию пользователей (Вход через Google и т. д.)
❌ Базы данных бэкэнда (Firestore, SQL и т. д.)
❌ Пользовательские фреймворки агентов (ADK, MCP, A2A и т. д.)
❌ Развертывание и инфраструктура (Cloud Run, хостинг, домены)

Однако мы также объясняем:

• Как устроена архитектура этого пользовательского интерфейса
• Где находится интеграция с Gemini
• Как заменить API Gemini на собственный URL-адрес агента
• Что нужно добавить позже для приложения, работающего в продакшене

Это делает видео идеальным базовым руководством перед переходом к более сложным темам интеграции бэкэнда и агентов.

⸻

🧠 Для кого это видео

• Разработчики, создающие ИИ-агентов

• Инженеры, работающие с Gemini, MCP, ADK или фреймворками для агентов

• Все, кто испытывает трудности с созданием пользовательского интерфейса для своих инструментов ИИ

• Фронтенд-разработчики, начинающие разработку приложений на основе ИИ

• Бэкенд-разработчики, которым нужен удобный фронтенд в кратчайшие сроки

• Студенты и независимые разработчики, изучающие продукты на основе ИИ

Если у вас уже есть агенты, работающие локально или на сервере, и вы задаетесь вопросом:

«Как превратить это в полноценное приложение?»

Это видео для вас.

⸻

🛠️ Используемые инструменты и технологии

• Google AI Studio (функция сборки)

• Модели чата Gemini

• Модели генерации изображений Gemini

• TypeScript + React (генерация)

• Локальное хранилище браузера

• Потоковая передача ответов ИИ

⸻

🧩 Разделы

00:00 Введение и краткий обзор того, что мы будем создавать
01:25 Аспекты, выходящие за рамки пользовательского интерфейса для приложений, предназначенных для продакшена
02:46 Функция 1 - Создание базового приложения
06:54 Функция 2 - Добавление селектора модели
07:52 Функция 3 - Добавление истории чата
09:37 Функция 4 - Переименование чата
10:16 Функция 5 - Генерация изображений
12:29 Понимание интеграции Gemini и пользовательских моделей
16:48 Понимание аутентификации пользователей, базы данных, развертывания
18:41 Заключение

⸻

📂 Источник Код

👉 https://theailanguage.com/onlySubscri...

⸻

🚀 Почему это важно

Агенты ИИ обладают огромной мощностью, но без пользовательского интерфейса они остаются невидимыми.

В этом видео показано, как:

• Перейти от идеи к работающему пользовательскому интерфейсу

• Быстро итеративно создавать приложения с помощью самого ИИ

• Понять архитектуру, а не слепо копировать код

• Создать то, что вы действительно сможете показать пользователям

Вот как создаются современные приложения ИИ.

⸻

Если это видео оказалось полезным, поставьте лайк, подпишитесь на канал и посмотрите остальные видео, где мы более подробно рассматриваем следующие темы:

• Архитектуры агентов

• MCP и A2A

• Расширенное использование Gemini

• Готовые к внедрению в производство системы ИИ

Спасибо за просмотр — увидимся в следующем видео.

#GoogleAIStudio, #Gemini, #GeminiAI, #GeminiModels, #AIAgents, #AgentUI, #AIApp, #AIFrontend, #AIAppDevelopment, #BuildInPublic, #NoCode, #LowCode, ...