AVW-5:AI 生成 UI 与 Agent 渲染——v0、bolt.new、CopilotKit、A2UI 协议
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# AI 生成 UI 与 Agent 渲染
## AI 建站
- v0 (Vercel)
- bolt.new (StackBlitz)
- DeepSite (HuggingFace)
- LlamaCoder (Together AI)
## Agent UI 框架
- CopilotKit (AG-UI协议)
- AGenUI (三端Native)
- GenUI (高德)
## AI 设计工具
- Onlook (Cursor for Designers)
- Open-Lovable (网站克隆)
## Agent-UI 协议
- A2UI (Google)
- AG-UI (CopilotKit)
AI 生成 UI 正在经历三阶段演变:
| 时间 | 范式 | 代表 | 用户体验 |
|---|---|---|---|
| 2023 | AI 写 HTML/CSS → 复制粘贴 | 早期 ChatGPT | 断层的 |
| 2024 | AI 生成完整项目 → 部署 | v0、bolt.new | 半自动 |
| 2025-2026 | Agent 直接控制渲染器 → 没有代码中间层 | A2UI、AG-UI | 透明的 |
第一条线:AI 建站 — Prompt → 可部署网站
v0(Vercel)
- 官网: v0.app
- 出品: Vercel
- 定位: AI 辅助的设计+编码平台
- 技术栈: React + Tailwind + shadcn/ui + Next.js
- 代表场景: 文字描述 → React 组件代码 → 可部署的 Next.js 项目
用户输入: "一个 SaaS 仪表盘,左侧导航栏,中间是图表区域"
↓
v0 生成: React 组件 + Tailwind 样式 + 交互逻辑
↓
对话迭代: "把这个卡片改成蓝色" "图表加动画"
↓
输出: 可部署的 Next.js 项目
评分: 生成 UI 质量在同类中最高,因为底层 shadcn/ui 组件库本身质量高。创新设计仍需设计师介入。目前能处理中等复杂度的全栈应用原型。
bolt.new(StackBlitz)
- 官网: bolt.new
- 出品: StackBlitz
- 技术栈: WebContainer(浏览器内 Node.js)+ React/Express/SQLite
- 核心差异化: 浏览器内运行完整 Node.js 环境——生成代码后立即在浏览器里跑起来
用户输入: "一个 Todo 应用,带登录和数据库"
↓
自动生成 + install + build + run → 立即可用的预览
↓
一键部署
DeepSite(Hugging Face)
- 官网: deepsitev2.com
- 底层模型: DeepSeek-R1
- 平台: Hugging Face
- 特色: 社区驱动,模型开放
LlamaCoder(Together AI)
- 官网: llamacoder.together.ai
- 出品: Together AI
- 模型: Llama 3.1 405B
- 特色: 用开源模型做代码生成的先锋
第二条线:Agent UI 框架 — AI 作为界面的"驾驶员"
CopilotKit — Agent 的"前端操作系统"
- 官网: copilotkit.ai
- GitHub: CopilotKit/CopilotKit · 15k+ stars
- 定位: 给 AI Agent 提供 UI 的框架
- 协议: AG-UI 协议的制定者
useCopilotAction({
name: 'updateChart',
parameters: [{ name: 'timeRange', type: 'string' }],
handler: ({ timeRange }) => setChartTimeRange(timeRange)
})
用户说"显示过去 7 天的数据" → Agent 调用 updateChart('7d') → 图表自动更新。不需要用户去找筛选框和按钮。
AGenUI — Native 端的 A2UI 渲染引擎
- GitHub: AGenUI/AGenUI
- 定位: 首个三端 Native A2UI 渲染引擎
- 平台: iOS / Android / HarmonyOS
- 协议: 基于 Google A2UI v0.9
- 22 个内置组件覆盖常见 UI 需求
传统路径: AI 生成代码 → 编译 → 安装 App → 用户使用
AGenUI 路径: AI 生成 A2UI JSON 流 → Native 渲染器实时渲染 → 用户即时交互
绕过了"写代码→编译→发布"的整个流程。
GenUI(高德)
- 官网: genui.amap.com
- 出品: 高德(阿里巴巴)
- 领域: 地图类应用的 AI 界面生成
- 现状: 企业级应用,公开信息有限
第三条线:AI 设计工具
Onlook — 设计师的 Cursor
- 官网: onlook.dev
- GitHub: onlook-dev/onlook
- 定位: 开源 AI-first 设计工具
- 体验: 打开 React 项目 → 浏览器里拖拽修改组件 → AI 生成对应代码改动 → 提交 PR
Open-Lovable — 网站克隆器
- GitHub: firecrawl/open-lovable
- 出品: Firecrawl 团队
- 功能: 输入参考网站 URL → 输出结构相似的 React 代码
第四条线:Agent-UI 协议(底层基础设施)
A2UI — Agent to UI 流式协议
- 官网: a2ui.org
- 提出方: Google
- 版本: v0.9
- 核心思想: Agent 不生成代码,而是输出声明式 UI JSON 流
Agent (任何 LLM)
↓ 输出 A2UI JSON 流
A2UI Renderer (Android/iOS/Web)
↓ 渲染
用户看到的界面
同一个 A2UI JSON 流在 iOS 渲染为 SwiftUI,在 Android 渲染为 Jetpack Compose,在 Web 渲染为 React。
AG-UI — Agent-User Interaction 协议
- GitHub: ag-ui-protocol/ag-ui
- 提出方: CopilotKit
- 定位: A2UI 回答"界面长什么样",AG-UI 回答"Agent 和用户怎么对话"
5. 场景决策矩阵
| 场景 | 首选 |
|---|---|
| 快速原型验证 | bolt.new |
| Next.js 项目 UI 生成 | v0 |
| 给现有 App 加 AI 助手 | CopilotKit |
| 跨平台 Agent UI | AGenUI + A2UI |
| 设计→代码协作 | Onlook |
| 学习参考网站的结构 | Open-Lovable |
| 平台级 Agent-UI 协议 | A2UI + AG-UI |
下一篇:AVW-6 代码生成视频——Remotion、Motion Canvas、Revideo、Editly、Theatre.js、Rive、Jitter、Motionity、LottieFiles
实操清单
- 打开 v0.app,用文字描述一个 SaaS 仪表盘布局,观察生成的 React + Tailwind 组件代码,并通过对话迭代修改颜色或布局
- 打开 bolt.new,输入"一个带登录和数据库的 Todo 应用",体验浏览器内 WebContainer 环境直接 install + run + 预览的全流程
- 访问 DeepSite(基于 DeepSeek-R1),生成一个单页网站,对比与 v0/bolt.new 输出质量的差异
- 参照 CopilotKit 文档,在 React 项目中安装 CopilotKit 并注册一个
useCopilotAction,实现"用户说话 → Agent 调用动作 → 界面更新"的闭环 - 浏览 AGenUI 仓库,了解其 22 个内置组件,运行示例项目,观察 A2UI JSON 流如何被 Native 渲染器解析为界面
- 阅读 A2UI 官网 和协议规范(v0.9),理解声明式 UI JSON 流结构,手写一段最小 A2UI JSON 描述一个按钮组件
- 阅读 AG-UI 仓库,区分 A2UI(界面结构)与 AG-UI(Agent-用户交互协议)的职责边界
- 克隆 Onlook 仓库,打开本地 React 项目,在浏览器内拖拽修改组件,验证 AI 是否同步生成代码改动
- 使用 Open-Lovable 输入一个参考网站 URL,获取其 React 代码结构,分析克隆精度
- 根据场景决策矩阵,结合自己当前项目需求(快速原型 / 加 AI 助手 / 跨平台 / 设计协作)选定一个工具,完成一次端到端的真实尝试