Skip to content

ClassCat® AI Research

クラスキャット – Agno, AgentOS, MCP, LangChain/LangGraph, CrewAI

Menu
  • ホーム
    • ClassCat® AI Research ホーム
    • クラスキャット・ホーム
  • OpenAI API
    • OpenAI Python ライブラリ 1.x : 概要
    • OpenAI ブログ
      • GPT の紹介
      • GPT ストアの紹介
      • ChatGPT Team の紹介
    • OpenAI platform 1.x
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート (Python)
      • Get Started : クイックスタート (Node.js)
      • Get Started : モデル
      • 機能 : 埋め込み
      • 機能 : 埋め込み (ユースケース)
      • ChatGPT : アクション – イントロダクション
      • ChatGPT : アクション – Getting started
      • ChatGPT : アクション – アクション認証
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT
      • ChatGPTとは何ですか?
      • ChatGPT は真実を語っていますか?
      • GPT の作成
      • GPT FAQ
      • GPT vs アシスタント
      • GPT ビルダー
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT > メモリ
      • FAQ
    • OpenAI ヘルプ : GPT ストア
      • 貴方の GPT をフィーチャーする
    • OpenAI Python ライブラリ 0.27 : 概要
    • OpenAI platform
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート
      • Get Started : モデル
      • ガイド : GPT モデル
      • ガイド : 画像生成 (DALL·E)
      • ガイド : GPT-3.5 Turbo 対応 微調整
      • ガイド : 微調整 1.イントロダクション
      • ガイド : 微調整 2. データセットの準備 / ケーススタディ
      • ガイド : 埋め込み
      • ガイド : 音声テキスト変換
      • ガイド : モデレーション
      • ChatGPT プラグイン : イントロダクション
    • OpenAI Cookbook
      • 概要
      • API 使用方法 : レート制限の操作
      • API 使用方法 : tiktoken でトークンを数える方法
      • GPT : ChatGPT モデルへの入力をフォーマットする方法
      • GPT : 補完をストリームする方法
      • GPT : 大規模言語モデルを扱う方法
      • 埋め込み : 埋め込みの取得
      • GPT-3 の微調整 : 分類サンプルの微調整
      • DALL-E : DALL·E で 画像を生成して編集する方法
      • DALL·E と Segment Anything で動的マスクを作成する方法
      • Whisper プロンプティング・ガイド
  • Gemini API
    • Tutorials : クイックスタート with Python (1) テキスト-to-テキスト生成
    • (2) マルチモーダル入力 / 日本語チャット
    • (3) 埋め込みの使用
    • (4) 高度なユースケース
    • クイックスタート with Node.js
    • クイックスタート with Dart or Flutter (1) 日本語動作確認
    • Gemma
      • 概要 (README)
      • Tutorials : サンプリング
      • Tutorials : KerasNLP による Getting Started
  • Keras 3
    • 新しいマルチバックエンド Keras
    • Keras 3 について
    • Getting Started : エンジニアのための Keras 入門
    • Google Colab 上のインストールと Stable Diffusion デモ
    • コンピュータビジョン – ゼロからの画像分類
    • コンピュータビジョン – 単純な MNIST convnet
    • コンピュータビジョン – EfficientNet を使用した微調整による画像分類
    • コンピュータビジョン – Vision Transformer による画像分類
    • コンピュータビジョン – 最新の MLPモデルによる画像分類
    • コンピュータビジョン – コンパクトな畳込み Transformer
    • Keras Core
      • Keras Core 0.1
        • 新しいマルチバックエンド Keras (README)
        • Keras for TensorFlow, JAX, & PyTorch
        • 開発者ガイド : Getting started with Keras Core
        • 開発者ガイド : 関数型 API
        • 開発者ガイド : シーケンシャル・モデル
        • 開発者ガイド : サブクラス化で新しい層とモデルを作成する
        • 開発者ガイド : 独自のコールバックを書く
      • Keras Core 0.1.1 & 0.1.2 : リリースノート
      • 開発者ガイド
      • Code examples
      • Keras Stable Diffusion
        • 概要
        • 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)
        • 混合精度のパフォーマンス
        • インペインティングの簡易アプリケーション
        • (参考) KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成
  • TensorFlow
    • TF 2 : 初級チュートリアル
    • TF 2 : 上級チュートリアル
    • TF 2 : ガイド
    • TF 1 : チュートリアル
    • TF 1 : ガイド
  • その他
    • 🦜️🔗 LangChain ドキュメント / ユースケース
    • Stable Diffusion WebUI
      • Google Colab で Stable Diffusion WebUI 入門
      • HuggingFace モデル / VAE の導入
      • LoRA の利用
    • Diffusion Models / 拡散モデル
  • クラスキャット
    • 会社案内
    • お問合せ
    • Facebook
    • ClassCat® Blog
Menu

assistant-ui 入門 : Typescript / React lib for AI チャット – 導入

Posted on 03/09/2026 by Masashi Okumura

assistant-ui は本番環境レベルの AI チャット・エクスペリエンスを素早く構築するためのオープンソースの TypeScript/React ライブラリで、React アプリケーションのための美しい、エンタープライズ・グレードのチャットインターフェイスです。

assistant-ui 入門 : Typescript / React lib for AI チャット – 導入

作成 : Masashi Okumura (@classcat.com)
作成日時 : 03/09/2026
バージョン : assistant-ui@0.0.82

* 本記事は www.assistant-ui.com/docs の以下のページを参考にしています :

  • Getting Started : Introduction
  • Getting Started : Installation
  • Getting Started : Agent Skills

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

 

assistant-ui 入門 : Typescript / React lib for AI チャット – 導入

イントロダクション

React アプリケーションのための美しい、エンタープライズ・グレードのチャットインターフェイスです。

React アプリ向けに、AI チャット UI を簡単に構築できるエンタープライズ向けライブラリで、ChatGPT 風 UI やカスタマーサポート・チャット、AIアシスタント、マルチエージェントアプリなどを作るためのフロントエンドコンポーネントと状態管理を提供し、開発者がアプリ固有の機能に集中できるようにしてくれます。

 

主な機能

  • インスタント・チャット UI – すぐに使える、事前構築済みの美しい、カスタマイズ可能なチャットインターフェイス。

  • チャット状態管理 – チャットインタラクションのための強力な状態管理機能。ストリーミング応答と効率的なレンダリングに最適化されています。

  • 高パフォーマンス – 最小限のバンドルサイズでスピードと効率化を最適化し、AI チャットインターフェイスの応答性を保証します。

  • フレームワーク非依存 – Vercel AI, LLM 直接接続, カスタムソリューション等、いずれのバックエンドシステムとも簡単に統合できます。あらゆる React ベースのフレームワークで動作します。

 

インストール

クイックスタート

  1. assistant-ui の初期化
    新しいプロジェクトを作成します :

    npx assistant-ui@latest create
    

    テンプレートを選択することもできます :

    # Minimal starter
    npx assistant-ui@latest create -t minimal
    
    # Assistant Cloud - with persistence and thread management
    npx assistant-ui@latest create -t cloud
    
    # Assistant Cloud + Clerk authentication
    npx assistant-ui@latest create -t cloud-clerk
    
    # LangGraph starter template
    npx assistant-ui@latest create -t langgraph
    
    # MCP starter template
    npx assistant-ui@latest create -t mcp
    

  2. API キーの追加
    API キーを含む .env ファイルを作成します :

    OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    

  3. アプリケーションの起動

    npm run dev
    

 

エージェントスキル

AI ツールが assistant-ui のドキュメントやコンテキストにアクセスできるようにし、開発を高速化する方法(AI 向けドキュメント、Claude Code スキル、MCP 連携など)を説明します。

 

AI がアクセス可能なドキュメント

  • /llms.txt – すべてのドキュメントページの構造化インデックス。AI をここに誘導すると簡潔な概要にアクセスできます。

  • /llms-full.txt – 単一ファイルにまとめた完全なドキュメント。完全なコンテキストのためにはこれを使用してください。

  • .mdx サフィックス – raw マークダウン・コンテンツを取得するには、ページの URL に .mdx を追加します (e.g., /docs/installation.mdx)。

 

コンテキストファイル

assistant-ui コンテキストをプロジェクトの CLAUDE.md または .cursorrules に追加します :

## assistant-ui

This project uses assistant-ui for chat interfaces.

Documentation: https://www.assistant-ui.com/llms-full.txt

Key patterns:
- Use AssistantRuntimeProvider at the app root
- Thread component for full chat interface
- AssistantModal for floating chat widget
- useChatRuntime hook with AI SDK transport

 

スキル

AI ツール用の assistant-ui スキルをインストールします :

npx skills add assistant-ui/skills
  • /assistant-ui – 一般的なアーキテクチャと概要ガイド

  • /setup – プロジェクトのセットアップと構成 (AI SDK, LangGraph, カスタムバックエンド)

  • /primitives – UI コンポーネントのプリミティブ ((Thread, Composer, Message, 等)

  • /runtime – ランタイム・システムと状態管理

  • /tools – ツールの登録とツール UI

  • /streaming – assistant-stream によるストリーミング・プロトコル

  • /cloud – クラウドの永続性と認証

  • /thread-list – マルチスレッド管理

  • /update – assistant-ui と AI SDK を最新版に更新

ℹ️ Use by typing the command in Claude Code, e.g., /assistant-ui for the main guide or /setup when setting up a project.

 

MCP

@assistant-ui/mcp-docs-server は、MCP 経由で IDE 内で assistant-ui ドキュメントとサンプルへの直接アクセスを提供しています。インストールすれば、AI アシスタントは assistant-ui についてすべてを理解し、以下のように自然に質問できます :

  • “Add a chat interface with streaming support to my app”
  • “How do I integrate assistant-ui with the Vercel AI SDK?”
  • “My Thread component isn’t updating, what could be wrong?”

 

クイックインストール (CLI)

npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server

Or specify your IDE directly:

npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a claude-code
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a claude-desktop
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a codex
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a cursor
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a gemini-cli
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a opencode
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a vscode
npx add-mcp @assistant-ui/mcp-docs-server -a zed

 

以上





クラスキャット

最近の投稿

  • assistant-ui 入門 : Typescript / React lib for AI チャット – 導入
  • assistant-ui : Typescript / React ライブラリ for AI チャット 概要
  • AI Elements : セットアップ, 使用方法, スキル
  • Zed 入門 : AI 機能概説 – エージェントパネル, インライン・アシスタント
  • AI Elements : Vercel AI フロントエンド・スタック

タグ

AG2 (14) Agno (46) Agno 2.x (22) AutoGen (13) ClassCat Press Release (20) ClassCat TF/ONNX Hub (11) Cursor (20) DGL 0.5 (14) Edward (17) FLUX.1 (16) Gemini (20) HuggingFace Transformers 4.5 (10) HuggingFace Transformers 4.29 (9) Keras 2 Examples (98) Keras 2 Guide (16) Keras 3 (10) Keras Release Note (17) Kubeflow 1.0 (10) LangChain (45) LangChain v1.0 (10) LangGraph (24) LangGraph 0.5 (9) MediaPipe 0.8 (11) Model Context Protocol (16) NNI 1.5 (16) OpenAI Cookbook (13) OpenAI platform (10) OpenAI platform 1.x (10) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (33) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Alpha) (15) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Beta) (16) TensorFlow 2.0 Guide (10) TensorFlow 2.0 Guide (Alpha) (16) TensorFlow 2.0 Guide (Beta) (9) TensorFlow 2.0 Release Note (12) TensorFlow 2.0 Tutorials (20) TensorFlow 2.0 Tutorials (Alpha) (14) TensorFlow 2.0 Tutorials (Beta) (12) TensorFlow 2.4 Guide (24) TensorFlow Deploy (8) TensorFlow Probability (9) TensorFlow Programmer's Guide (22) TensorFlow Release Note (18) TensorFlow Tutorials (33) TF-Agents 0.4 (11)
2026年3月
月 火 水 木 金 土 日
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031  
« 2月    
© 2026 ClassCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme