CopilotKit

Qu’est-ce que CopilotKit AI

CopilotKit AI est un pont entre votre application et les modèles de langage (LLM). Il propose des composants React prêts à l’emploi — tels que CopilotPortal et CopilotTextarea — pour intégrer rapidement un copilote IA contextualisé au cœur de votre produit. Entièrement open source et personnalisable, il facilite l’orchestration d’agents (LangGraph, CrewAI) et s’appuie sur l’infrastructure CoAgents pour permettre aux utilisateurs finaux de guider ou recadrer l’agent en temps réel. Objectif : réduire le time-to-market tout en gardant la maîtrise de l’UX et des données.

Fonctionnalités principales de CopilotKit AI

• Composants React plug-and-play : intégrez rapidement un chat, un panneau d’assistance (CopilotPortal) ou des suggestions in-line (CopilotTextarea).
• Copilote contextualisé : injection du contexte applicatif, des données métier et des fonctions d’outillage pour des réponses pertinentes.
• Intégration d’agents : connexion fluide à des agents LangGraph ou CrewAI pour des workflows complexes et multi-étapes.
• CoAgents : laissez les utilisateurs diriger l’agent, corriger sa trajectoire et préciser les objectifs sans quitter l’interface.
• Personnalisation avancée : styles, comportements, hooks et extension de la logique pour s’adapter à votre produit.
• Prêt pour la production : architecture modulaire, séparation claire front/back et intégration simplifiée aux services existants.
• Open source et extensible : code transparent, adaptable à vos contraintes de sécurité et de conformité.

À qui s’adresse CopilotKit AI

CopilotKit AI s’adresse aux développeurs React, équipes produit et startups/scale-ups souhaitant ajouter un copilote IA à leur application sans construire l’infrastructure from scratch. Il convient aux éditeurs SaaS, plateformes B2B, outils internes, équipes data/IA orchestrant des agents, ainsi qu’aux responsables produit cherchant une intégration rapide, contrôlable et compatible avec des exigences de production.

Comment utiliser CopilotKit AI

1. Installer la bibliothèque dans votre projet React via votre gestionnaire de paquets.
2. Configurer la connexion à vos LLM et agents (endpoints, clés d’API, outils et sources de données).
3. Ajouter CopilotPortal ou CopilotTextarea aux écrans ciblés de votre application.
4. Fournir le contexte nécessaire : état utilisateur, documents, métadonnées et fonctions d’appel d’API.
5. Activer CoAgents pour permettre aux utilisateurs de guider l’agent et d’affiner les objectifs.
6. Déployer, observer l’usage et itérer sur les prompts, outils et paramètres d’orchestration.

Cas d’utilisation de CopilotKit AI

Exemples : assistance rédactionnelle dans un CMS, support client embarqué dans une application SaaS, saisie assistée et suggestions intelligentes dans un CRM/ERP, copilote d’analyse de données orchestrant des agents pour explorer des métriques, aide à la recherche de produits dans l’e-commerce, onboarding interactif et guidé pour de nouveaux utilisateurs.

Tarification de CopilotKit AI

CopilotKit AI est open source et entièrement personnalisable. L’accès au code source est gratuit ; des coûts peuvent toutefois provenir des LLM et services tiers que vous connectez. Pour des besoins spécifiques (hébergement, intégration ou support), renseignez-vous sur les options proposées par l’éditeur ou la communauté.

Avantages et inconvénients de CopilotKit AI

Questions fréquentes sur CopilotKit AI

• CopilotKit AI est-il open source ?

  Oui, le projet est open source et peut être adapté à vos besoins techniques et de conformité.

• Quelle est la différence entre CopilotPortal et CopilotTextarea ?

  CopilotPortal fournit une interface de copilote complète (panneau/chat), tandis que CopilotTextarea apporte des suggestions et complétions in-line dans une zone de texte.

• Puis-je intégrer des agents LangGraph ou CrewAI ?

  Oui, CopilotKit AI facilite l’intégration de ces agents pour orchestrer des tâches multi-étapes et spécialisées.

• À quoi sert l’infrastructure CoAgents ?

  Elle permet aux utilisateurs finaux de guider l’agent, de corriger sa trajectoire et de préciser le contexte directement dans l’interface.

• Faut-il un back-end dédié ?

  CopilotKit AI sert de pont entre votre front-end et vos services/agents. Un back-end peut être nécessaire pour sécuriser les appels et gérer les intégrations aux données.