Основная (и единственная) проблема при интеграции агента с любым UI - это то, как менеджить разные контексты.
Это могут быть разные чаты / топики в мессенджере или явные команды, что текущий диалог завершен и пора начинать новый.
А если у тебя агент рассчитан на несколько пользователей, то нужно еще разграничивать их контексты и не забыть про безопасность.
Но эти задачи не какие-то особенные для агентной разработки. Любой веб-разработчик делал что-то такое и, я уверен, вы тоже справитесь.
В помощь могу предложить разве что вот такой код:
from autogen.beta import Agent, config, MemoryStream
agent = Agent("tg-agent", config=config.OpenAIConfig("gpt-5"))
dp = Dispatcher()
chat_state: dict[int, MemoryStream] = {}
@dp.message(F.text)
async def on_text(message: Message) -> None:
# получаем старый контекст или создаем новый
if not (stream := chat_state.get(message.chat.id)):
stream = chat_state[message.chat.id] = MemoryStream()
# дергаем агента с этим контекстом
reply = await agent.ask(
message.text,
stream=stream,
variables={"user_id": message.chat.id},
)
# отвечаем в TG чат
await message.answer(reply.content)
asyncio.run(dp.start_polling(bot))
Чуть более развернутый пример я уже описывал в блоге AG2 - там пример с историей диалогов и переключением между ними
Но, я уверен, вы без труда справитесь с такой интеграцией. Если же вы хотите написать Web приложение, то советую посмотреть на фичи AG-UI протокола - там уже есть готовые фреймворки и на фронтенде. Про AG-UI я писал даже статью на Habr, но если все еще ничего не понятно, могу попробовать объяснить еще раз😅
#Agents
