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assistant-ui 是一个用于 AI 聊天的无头 React UI 框架。它提供了一个完整的运行时层——线程管理、消息分支、附件处理——通过 useExternalStoreRuntime 适配器连接到 useStream。
克隆并运行完整的 assistant-ui 示例，以查看使用 useExternalStoreRuntime 连接到 LangChain 代理的 Claude 风格聊天界面。

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工作原理

  1. 使用 useStream 流式传输 — 连接到您的代理并获取响应式消息、加载状态以及提交/取消回调
  2. 使用 useExternalStoreRuntime 适配 — 通过将 BaseMessage[] 转换为 ThreadMessageLike[]，将 stream.messages 桥接到 assistant-ui 的运行时格式
  3. 提供运行时 — 将您的 UI 包装在 AssistantRuntimeProvider 中，并渲染任何 assistant-ui 线程组件

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安装

bun add @assistant-ui/react @assistant-ui/react-markdown

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连接 useStream

useExternalStoreRuntime 适配器将 stream.messages 桥接到 assistant-ui 运行时。将其传递给 AssistantRuntimeProvider 并渲染任何线程组件： 
import { useCallback, useMemo } from "react";
import {
  AssistantRuntimeProvider,
  useExternalStoreRuntime,
  type AppendMessage,
  type ThreadMessageLike,
} from "@assistant-ui/react";
import { useStream } from "@langchain/react";
import { Thread } from "@assistant-ui/react";

export function Chat() {
  const stream = useStream({
    apiUrl: "http://localhost:2024",
    assistantId: "agent",
  });

  const onNew = useCallback(
    async (message: AppendMessage) => {
      const text = message.content
        .filter((c) => c.type === "text")
        .map((c) => c.text)
        .join("");
      await stream.submit({ messages: [{ type: "human", content: text }] });
    },
    [stream],
  );

  // 将 LangChain 消息转换为 assistant-ui 的 ThreadMessageLike 格式
  const messages = useMemo(
    () => toThreadMessages(stream.messages),
    [stream.messages],
  );

  const runtime = useExternalStoreRuntime<ThreadMessageLike>({
    messages,
    onNew,
    onCancel: () => stream.stop(),
    convertMessage: (m) => m,
  });

  return (
    <AssistantRuntimeProvider runtime={runtime}>
      <Thread />
    </AssistantRuntimeProvider>
  );
}

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转换消息

toThreadMessages 将 LangChain BaseMessage[] 映射到 assistant-ui 期望的 ThreadMessageLike[] 格式。处理每种消息类型——人类、AI 和工具——并转换内容块、工具调用和推理标记： 
import { AIMessage, HumanMessage, ToolMessage } from "@langchain/core/messages";
import type { ThreadMessageLike } from "@assistant-ui/react";

export function toThreadMessages(messages: BaseMessage[]): ThreadMessageLike[] {
  const result: ThreadMessageLike[] = [];

  for (const msg of messages) {
    if (HumanMessage.isInstance(msg)) {
      result.push({
        role: "user",
        content: [{ type: "text", text: getTextContent(msg.content) }],
      });
    } else if (AIMessage.isInstance(msg)) {
      const parts: ThreadMessageLike["content"] = [];

      // 推理标记
      const reasoning = getReasoningText(msg);
      if (reasoning) parts.push({ type: "reasoning", reasoning });

      // 工具调用
      for (const tc of msg.tool_calls ?? []) {
        parts.push({
          type: "tool-call",
          toolCallId: tc.id ?? "",
          toolName: tc.name,
          args: tc.args,
        });
      }

      // 文本响应
      const text = getTextContent(msg.content);
      if (text) parts.push({ type: "text", text });

      result.push({ role: "assistant", content: parts });
    } else if (ToolMessage.isInstance(msg)) {
      // 将工具结果附加到前一个 AI 消息
      const last = result[result.length - 1];
      if (last?.role === "assistant") {
        for (const part of last.content) {
          if (
            part.type === "tool-call" &&
            part.toolCallId === msg.tool_call_id
          ) {
            (part as { result?: string }).result = getTextContent(msg.content);
          }
        }
      }
    }
  }

  return result;
}

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自定义线程 UI

<Thread /> 提供了一个完整的默认线程 UI，包括消息列表、撰写器和滚动管理。通过覆盖组件插槽来自定义各个部分： 
import { Thread, ThreadMessages, Composer } from "@assistant-ui/react";

function CustomThread() {
  return (
    <Thread.Root>
      <ThreadMessages
        components={{
          UserMessage: MyUserMessage,
          AssistantMessage: MyAssistantMessage,
          ToolFallback: MyToolCard,
        }}
      />
      <Composer />
    </Thread.Root>
  );
}

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最佳实践

  • 记忆消息转换： 将 toThreadMessages(stream.messages) 包装在 useMemo 中，以避免在每次渲染时重新运行转换
  • 处理附件： 使用 CompositeAttachmentAdapter 和 SimpleImageAttachmentAdapter 处理图像上传；通过自定义适配器扩展文件处理
  • 使用分支： assistant-ui 通过 MessageBranch 提供内置消息分支支持；编辑消息以从该点重新生成
  • 线程持久化： 使用 useStream 并设置 fetchStateHistory: true 和 reconnectOnMount: true，使 assistant-ui 在页面加载时能够访问完整的线程历史记录
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