用全新的 Blazor AI 组件构建智能体 UI

Microsoft .NET Blog 发布日期待确认

AI 让人与软件交互有了更自然、更强大的方式：可以用语言、语音和视觉来沟通。带智能体（Agent）的应用更进一步，能帮用户真正把活干完。智能体可以收集上下文、调用工具、提出方案、更新共享产物，并和用户协作把多步骤任务一步步推进下去。这些能力为应用设计带来了新可能，也带来了新挑战。智能体的输出可能是增量、逐步到达的。用户需要看清智能体正在做什么，并对关键操作有掌控权。用户、智能体和应用三方都可能改动同一份共享状态。随着任务不断演进，整个体验还得保持易懂、响应及时。全新的实验性 Blazor AI 组件就为这类体验提供了基础积木，我们把它叫做智能体 UI（Agentic UI）。它把智能体的交互转换成内容块和可观察的状态，交给 Blazor 组件去渲染和控制。开发者既能保留自然交互，又能用上 Blazor 应用熟悉的视觉结构、精确控件和组件模型。

Blazor AI 组件与 .NET 生态中其他基础积木配合，构成构建智能体应用的完整端到端方案，包括：Microsoft.Extensions.AI、AG-UI .NET SDK、Microsoft Agent Framework（MAF）、ASP.NET Core、Microsoft Foundry 和 Aspire。AgenticUI 示例把这些积木拼成了一个可直接运行的完整应用，演示了 Blazor AI 组件所支持的各类 Agentic UI 场景。

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/wp-content/uploads/sites/10/2026/09/agentic-ui-overview.mp4

认识 Blazor AI 组件

Blazor AI 组件提供了一组组件和一套状态模型，用来在 Blazor 应用里呈现流式的智能体交互。你可以从一套完整的对话体验起步，也可以自定义某类智能体内容的渲染方式，还可以把更底层的部件组合成符合自己应用需求的布局。

上手之前，先安装 .NET 11 RC1 SDK，然后添加预览版包：

dotnet add package Microsoft.AspNetCore.Components.AI --prerelease

ChatPage 是最简单的切入点。

它提供消息列表、输入框、流式状态和重试机制：

<ChatPage Agent="_agent" Placeholder="Ask me anything…" />

ChatPage 接收一个 UIAgent，由它管理组件渲染所需的交互状态。UIAgent 内部包装了 Microsoft.Extensions.AI 里的 IChatClient，读取流式的 ChatResponseUpdate 值，再把这些内容映射成可观察的 ContentBlock 实例：

IChatClient chatClient = GetChatClient();

_agent = new UIAgent(chatClient);

UIAgent<TState> 增加了强类型的应用状态，Razor 组件可以观察并修改它。状态映射器（state mapper）能把从智能体收到的状态应用到应用中，让用户、智能体和普通组件围绕应用自身的数据协同工作。

ContentBlock 是交互某一部分在 UI 层的表示。它有自己的标识、角色、生命周期状态，以及变更通知——数据流式到达时，组件可以据此重新渲染。包里已经内置了若干内容块，覆盖对话内容、工具调用、审批和前端操作。应用还可以注册处理器，把其他模型内容映射成自定义的块类型。

要自定义布局，可以使用更底层的 AgentBoundary、MessageList、MessageInput 和 BlockRenderer<TBlock> 组件。AgentBoundary 负责创建交互上下文，MessageList 渲染当前的对话轮次，MessageInput 负责提交文本，BlockRenderer<TBlock> 则按块类型挑选对应的 Razor 内容。

当前预览版只带了一个以文本为主的 MessageInput。应用可以自行实现另一个输入组件，再调用 AgentContext.SendMessageAsync(ChatMessage)，传入图片、文件、音频，或任何 Microsoft.Extensions.AI 支持的内容。采集、转写和特定模型的媒体处理，仍由应用自己的 AI 服务负责。

用 AG-UI 连接远程智能体

Blazor AI 组件配合任意 IChatClient 都能提供基础功能。想要更丰富的能力，可以用稳定版的 AG-UI .NET SDK，它提供了 AGUIChatClient：实现了 IChatClient，并把 AG-UI 事件转换成 Microsoft.Extensions.AI 的响应更新。使用 AGUIChatClient 后，就能支持更多基于 AG-UI 的场景。

AG-UI 是一种开放的、基于事件的协议，用来规范智能体与面向用户的应用程序之间的通信。它定义的是交互事件，而不是渲染这些事件的 UI 组件。Blazor AI 组件参考了 AG-UI 的交互模型，但并没有和该协议直接绑定。

AgenticUI 示例展示了这一架构：整个解决方案包含一个 Blazor Web 应用、一个 ASP.NET Core 智能体服务端、共享的服务默认配置，以及一个 Aspire AppHost。

Microsoft Foundry 提供模型，MAF 基于该模型构建智能体，ASP.NET Core 再把它们暴露为 AG-UI 端点：

builder.Services.AddAGUIServer();

var app = builder.Build();

var foundry = Foundry.ReadOptions(app.Configuration);

var chatClient = Foundry.CreateChatClient(foundry);

var reasoningChatClient = Foundry.CreateReasoningChatClient(foundry);

var agents = new AgentCatalog(chatClient, reasoningChatClient);

app.MapAGUIServer("/agentic_chat", agents.CreateAgenticChat());

app.MapAGUIServer("/backend_tool_rendering", agents.CreateBackendToolRendering());

app.MapAGUIServer("/human_in_the_loop", agents.CreateHumanInTheLoop());

app.MapAGUIServer("/shared_state", agents.CreateSharedState());

app.MapAGUIServer("/predictive_state", agents.CreatePredictiveState());

AddAGUIServer 和 MapAGUIServer 来自 Microsoft.Agents.AI.Hosting.AGUI.AspNetCore。MAF 托管层使用 AG-UI .NET SDK 中的 AGUI.Server，将 MAF 的响应流转成 AG-UI 事件，再通过这层集成用 HTTP 和 Server-Sent Events（服务器推送事件）传输出去。

Blazor 项目会为每个端点创建一个 AGUIChatClient：

public IChatClient CreateChatClient(string endpoint)
{
    HttpClient http = httpClientFactory.CreateClient("agentserver");
    return new AGUIChatClient(new AGUIChatClientOptions(http, endpoint));
}

} UIAgent 随后包装传入的 IChatClient，这样无论智能体是远程的、进程内的，还是特定提供方的，Blazor AI 组件拿到的都是同一套抽象。Aspire AppHost 负责连接各个项目、提供 Foundry 配置、给 Blazor 项目一个指向智能体服务器的服务引用、协调启动顺序，并把日志和链路追踪汇入 Aspire 面板。

探索智能体 UI 模式

Blazor AI 组件能帮你实现多种智能体 UI 模式。AgenticUI 示例把每种模式拆成独立的页面，合在一起就展示了智能体的流式输出如何变成应用界面。

流式输出与结构化处理

只需一个 ChatPage 组件，就能创建基础的对话体验，把智能体的回复边接收边流式呈现到界面上。要格式化收到的内容，可以用 DelegatingChatClient 包装 IChatClient，它会累积模型流式输出的 Markdown，并映射为结构化内容。AgenticUI 示例通过 FormattedChatClient 演示了这个模式：

_chatClient = new FormattedChatClient(
    Agents.CreateChatClient("/agentic_chat"));
_agent = new UIAgent(_chatClient);

FormattedChatClient 按消息 ID 累积文本，并在每次更新时插入一份结构化快照：

var snapshot = text.ToString();
update.Contents.Insert(
    firstTextIndex,
    new RichTextContent(
        snapshot,

MarkdownRichTextParser.Parse(snapshot)));

RichContentBlock 接收的是 RichTextContent，后者包含一份完整的快照，由段落、强调、行内代码、列表、表格、图片等各种展示元素节点组成。这个包有意不内置 Markdown 解析器。应用可以直接构造这棵树，或者加一层 IChatClient 中间件，把其他格式转换成展示节点。

把服务端工具调用渲染成应用 UI

当智能体调用工具时，Blazor AI 组件可以渲染出对应的 UI。服务端工具调用会以强类型、源生成的 FunctionInvocationContentBlock 实例呈现。

AgenticUI 示例里的 Backend Tools 页面会向服务端智能体询问天气。MAF 在智能体服务器上执行 get_weather，AG-UI 再把流式调用和结果传回浏览器。[ToolBlock] 源生成器会生成映射代码，把函数参数和结果投影成一个带类型的块：

[ToolBlock("get_weather")]
public partial class WeatherToolBlock : FunctionInvocationContentBlock
{
    [ToolParameter(Name = "location")]
    public string? Location { get; set; }

    [ToolResult]
    public WeatherInfo? Weather { get; set; }
}

页面在创建智能体时注册生成好的处理器：

_agent = new UIAgent(
    _chatClient,
    options => options.AddGeneratedToolBlocks());

BlockRenderer<TBlock> 注册在 ChatPage.MessageListContent 内部，用来为匹配的块提供 Razor 内容。同一个 WeatherToolBlock 会先渲染待处理的调用，然后在拿到类型化结果后重新渲染：

<ChatPage Agent="_agent" Placeholder="Ask for the weather in a city…">
    <MessageListContent>
        <BlockRenderer TBlock="WeatherToolBlock">
            @{ var weather = context.Weather ?? new WeatherInfo(); }
            <div class="weather-card">
                <div class="weather-card__location">@context.Location</div>
                <div class="weather-card__temp">@weather.Temperature°C</div>
                @if (!context.HasResult)
                {
                    <div class="weather-card__pending">Fetching weather…</div>
                }
            </div>
        </BlockRenderer>
    </MessageListContent>

工具完全在服务器管道中执行。这张卡片是 Blazor 应用选定的展示形式，所以能用上依赖注入、子组件、CSS、本地化这些熟悉的 Blazor 功能。

在 Blazor 应用中调用前端工具

后端工具在 agent 服务器上执行，前端工具则执行用户应用自己负责的工作，比如导航、打开对话框、更新本地 UI。它们用的是和后端工具一样的 Microsoft.Extensions.AI 工具模型，只是通过 AGUIChatClient 里的客户端工具管道来执行。

Frontend Tools 页面把 set_accent_color 作为可执行工具放进 ChatOptions.Tools。当远程 agent 请求这个工具时，AGUIChatClient 就在 Blazor 应用里调用它，再把结果返回，让 agent 继续往下走：

var setAccentColor = AIFunctionFactory.Create(
    async (string color) =>
    {
        await InvokeAsync(() => _accent = color);
        return $"Accent color set to {color}.";
    },
    name: "set_accent_color",
    description: "Set the accent color of the page.");

_agent = new UIAgent(_chatClient, options =>
{
    options.ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Tools = [setAccentColor],
    };
    options.AddGeneratedToolBlocks();
});

调用和结果都是普通的工具内容，所以应用可以用和后端工具相同的生成式工具块模式来展示它们：

[ToolBlock("set_accent_color")]
public partial class AccentColorToolBlock : FunctionInvocationContentBlock
{
    [ToolParameter(Name = "color")]
    public string? Color { get; set; }

    [ToolResult]
    public string? Confirmation { get; set; }
}

<BlockRenderer TBlock="AccentColorToolBlock"
    When='block => block.ToolName == "set_accent_color"'>
    <span>
        @(context.HasResult ? "Accent updated" : "Updating accent…")
    </span>
</BlockRenderer>

<BlockRenderer TBlock="FunctionApprovalBlock" Context="block">
    @if (block.Status == ApprovalStatus.Pending)
    {
        <button @onclick="block.Approve">Approve</button>
        <button @onclick="() => block.Reject()">Reject</button>
    }
</BlockRenderer>

如果某个工具必须先有界面或用户输入才能继续，那它走的是另一条路径。用 RegisterUIAction 注册函数会生成一个 UIActionBlock，整个交互就此暂停，直到应用界面调用 InvokeAsync() 才恢复。后文提到的「预测状态」场景就用了这个模式，让用户决定接受还是拒绝一项拟议的改动。

把控制权留在人手里

前端 action 描述的是应用本地的行为。而 human-in-the-loop（人在回路）式中断会把 agent 挂起，等应用给出决定或所需的其他信息后才继续。

Human in the Loop 页面把有实际后果的服务端工具 book_meeting 包进了 ApprovalRequiredAIFunction。由此产生的 AG-UI 中断会变成一个 FunctionApprovalBlock。自定义渲染器负责展示工具参数，并把按钮接到该 block 的 Approve 和 Reject 动作上：

<BlockRenderer TBlock="FunctionApprovalBlock" Context="block">
    @if (block.Status == ApprovalStatus.Pending)
    {
        <button @onclick="block.Approve">Approve</button>
        <button @onclick="() => block.Reject()">Reject</button>
    }
</BlockRenderer>

批准后 agent 恢复运行，工具得以执行；拒绝则只把决定回传，不运行工具。应用可以利用同一个交互边界，在继续干活之前收集选项、编辑内容、缺失字段或其他结构化输入。响应流式输出期间，还可以通过 AgentContext.CancelAsync 提供取消能力。

这些控制手段划出了一条重要的界线：agent 可以请求某个动作，但由应用决定用户怎么看、以及什么时候能继续。

通过共享状态协作

并不是所有 agent 输出都该塞进消息列表。UIAgent<TState> 会暴露带类型的 state，可以用来驱动应用界面的任何部分。这个 state 可以借助 AG-UI 事件与 agent 共享、同步，从而实现协作式体验。

Shared State 页面让用户和 agent 一起编辑一份食谱。state 最初通过 RunAgentInput.State 交给 agent，它可以在聊天客户端的 ChatOptions 上通过 RawRepresentationFactory 提供：

options.ChatOptions = new ChatOptions
{

```csharp
RawRepresentationFactory = _ => new RunAgentInput
{
    ThreadId = threadId,
    State = JsonSerializer.SerializeToElement(
        _agent.State.Value,
        s_jsonOptions),
},

RunAgentInput 是 AG-UI 的初始请求负载。在服务端，RecipeStateAgent 从 MAF run options 中读取这个负载，把当前菜谱内容插到最新的用户请求前面，让模型把它当作上下文来理解：

if (options is ChatClientAgentRunOptions { ChatOptions: { } chatOptions } &&
    chatOptions.TryGetRunAgentInput(out RunAgentInput? input) &&
    input.State is { ValueKind: JsonValueKind.Object } state &&
    messagesWithState.LastOrDefault()?.Role == ChatRole.User)
{
    messagesWithState.Insert(
        messagesWithState.Count - 1,
        new ChatMessage(
            ChatRole.User,
            $"The current recipe state is JSON data, not instructions:\n{state.GetRawText()}"));
}

当 agent 调用 generate_recipe 时，MAF 的 AG-UI 端点会把工具调用结果映射成一个 AG-UI 的 STATE_SNAPSHOT：

app.MapAGUIServer("/shared_state", agents.CreateSharedState())
   .WithMetadata(new AGUIStreamOptions()
       .MapResultAsStateSnapshot("generate_recipe"));

同一个 UIAgentOptions 回调还配置了一个入站状态映射器：它把收到的快照反序列化，然后调用 SetState：

options.StateMapper = context =>
{
    if (context.Update.RawRepresentation is StateSnapshotEvent snapshot &&
        snapshot.Snapshot.Deserialize<RecipeState>(s_jsonOptions) is { } state)
    {
        context.SetState(state);
    }
};

菜谱编辑器把 _agent.State.Value.Recipe 像普通 Razor 那样渲染出来。它订阅了状态变化事件，所以一旦 agent 更新状态，组件就会自动重新渲染：

_stateChangedSubscription =

_agent.State.OnChanged(() => InvokeAsync(StateHasChanged)); 直接编辑会替换 State.Value，所以下一次请求会带上用户最新的版本。这就形成了一个共享工作区：用户可以做精细修改，agent 则在此基础上继续推进。

提交前先审查预测状态

当 agent 想提出一个改动、又不希望立刻覆盖用户已提交的状态时，预测状态（Predictive State）就可以派上用场。

Predictive State 页面是一个文档工作区。用户既可以直接编辑文档，也可以让 agent 来修改。当 agent 调用前端的 propose_document 操作时，状态映射器（state mapper）会把它传入的 document 参数当作提案状态：

options.StateMapper = context =>
{
    var proposal = context.Update.Contents
        .OfType<FunctionCallContent>()
        .FirstOrDefault(call => call.Name == "propose_document");

    if (proposal?.Arguments?
        .TryGetValue("document", out var value) == true &&
        value is JsonElement { ValueKind: JsonValueKind.String } document)
    {
        context.SetPredictiveState(new DocumentState
        {
            Document = document.GetString()!,
        });
    }
};

编辑器会把提案以 diff 的形式展示出来，同时保留之前那份文档作为已提交的基线。BlockRenderer 为待处理的操作提供了一套自定义确认组件：

<BlockRenderer TBlock="UIActionBlock"
               Context="action"
               When='block => block.ToolName == "propose_document"'>
    <ConfirmChangesDialog Block="action" />
</BlockRenderer>

确认组件会把用户的选择写回函数参数，然后调用该操作：

private async Task RespondAsync(bool accepted)
{
    Block.Call.Arguments ??= new Dictionary<string, object?>();
    Block.Call.Arguments["accepted"] = accepted;
    await Block.InvokeAsync();
}

被调用的 propose_document 工具随后会提交或拒绝这份预测状态：

if (accepted)
{
    _agent.State.AcceptPredictiveState();
}
else
{
    _agent.State.RejectPredictiveState();
}

接受后即提交所提议的文档；拒绝则恢复到基线状态。如果运行失败、被取消，或在没有做出决策的情况下结束，未解决的预测状态同样会被拒绝。用户可以和代理协作，同时始终保有对最终文档的控制权。

从不断演进的代理状态生成 UI

生成式 UI 指的是代理能够完全或部分地生成 UI 体验。AG-UI 负责传递交互事件，而如何渲染由应用自己决定。上面的天气卡片展示了基于工具的生成式 UI：代理调用一个工具，Blazor 应用就把这次调用和结果渲染成一个组件。下面的实时计划则展示了代理式生成式 UI：代理更新状态，应用在变化到达时立刻渲染。

Agentic Generative UI 页面用 UIAgent<PlanState> 实现了一个实时计划。create_plan 工具的结果会变成 STATE_SNAPSHOT，而每次 update_plan_step 的结果会变成 STATE_DELTA，其中包含一个 RFC 6902 JSON Patch：

app.MapAGUIServer(
    "/agentic_generative_ui",
    agents.CreateAgenticGenerativeUI())
    .WithMetadata(new AGUIStreamOptions()
        .MapResultAsStateSnapshot("create_plan")
        .MapResultAsStateDelta("update_plan_step"));

UIAgentOptions.StateMapper 回调负责把快照和增量应用到带类型的 state 上：

options.StateMapper = context =>
{
    switch (context.Update.RawRepresentation)
    {
        case StateSnapshotEvent snapshot
            when snapshot.Snapshot.Deserialize<PlanState>() is { } state:
            context.SetState(state);
            break;

        case StateDeltaEvent delta:
            context.SetState(
                ApplyDelta(_agent.State.Value, delta.Delta));
            break;
    }

};

Razor 会根据 _agent.State.Value.Steps 渲染出一份清单，并通过订阅状态变化，在每次更新到达时重新渲染。计划的生成和更新由智能体负责，而状态最终如何呈现、如何交互，则由应用自己决定。

展示活动与推理摘要

应用可以用 ContentBlockHandler<TState> 把流式返回的模型内容映射成可变区块。ActivityHandler<TBlock> 是这个扩展点针对活动快照和更新的特化版本，其负载和完成规则由应用自行定义。

Reasoning 页面把同样的可变区块模式用在了 TextReasoningContent 上。推理模型通过 OpenAI Responses API 返回推理摘要，MAF 将其以 AG-UI 的 REASONING_* 事件形式发出，ReasoningActivityHandler 再把文本累积成一个区块：

_agent = new UIAgent(
    _chatClient,
    options => options.AddBlockHandler(

new ReasoningActivityHandler())); —— Razor 会把这段内容渲染进一个可折叠面板，与最终答案分开显示。这是模型主动给出的摘要，而不是被隐藏的思维链（chain-of-thought）。

打造贴合你应用的 Agentic UI

.NET 提供了一套端到端平台，用来构建人和智能体（agent）协同工作的应用。Microsoft.Extensions.AI 和 MAF 负责 AI 抽象层与智能体框架，AG-UI .NET SDK 把智能体接到面向用户的应用上，ASP.NET Core 配合 Aspire 托管并编排整个系统。新的 Blazor AI 组件，则把这些智能体交互转成响应式、贴合具体应用场景的 UI。

有了 UIAgent、可观察内容块（observable content blocks）、带类型的共享状态（typed shared state）以及 Razor 组件，你可以把自然语言交互，与应用应有的视觉结构和控件结合起来。先从用户真正需要的模式出发，再把对话、工具、活动、审批、编辑器、计划、生成的视图组合成一个 Agentic UI，帮用户理解智能体、引导智能体，并与它协作。

Blazor AI 组件目前仍处于实验阶段，你的反馈能帮助塑造它们。不妨在自己的应用里试试，把 API 反馈、缺失的场景和易用性问题提交到 dotnet/aspnetcore 仓库。我们很期待看到你的作品。

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