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Outil d'IA

Examen du SDK CopilotKit Channels

Le SDK CopilotKit Channels est un SDK open-source conçu pour intégrer des agents d'IA dans les plateformes de messagerie populaires, permettant une interaction riche entre les utilisateurs et l'IA au sein des outils de communication existants.

shipped 6 août 2026agentsfree
Domain rating69Monthly visits21K/mo
agents
CopilotKit Channels SDK — product screenshot

Pourquoi c'est important

1SDK open-source publié sous licence MIT le 5 août 2026.
2Prend en charge le déploiement d'agents d'IA sur Slack et Microsoft Teams, avec un support prévu pour Discord et Google Chat.
3Permet l'interface utilisateur générative et les approbations "human-in-the-loop" au sein des plateformes de chat.
4Offre un niveau gratuit (Free Tier), un niveau Pro à 100 $/mois et des tarifs personnalisés pour les entreprises (Enterprise).

À propos de CopilotKit Channels SDK

Modèle économique
Hybrid (Subscription + Usage)
Tarification à l’usage
$0.01/call per api-call
Crédits gratuits
100 free API calls/month
Taille de l’équipe
51-100
Financement
Series A
Total levé
$27M
Plateformes
Web, iOS, Android, API
Public cible
Developers and enterprises looking to integrate AI into their applications.

Formules tarifaires

Free Tier
Free
  • • Basic access to SDK
  • • Community support
  • • Limited API calls
Pro Tier
$100/mo
  • • Increased API calls
  • • Priority support
  • • Advanced features
Enterprise
Custom Pricing / annual
  • • Custom integrations
  • • Dedicated support
  • • On-premise deployment

Exemples de coûts

  • • Generate 1 user interaction: ~$0.01

Direction

Uli BarkaiCo-founder
Atai BarkaiCo-founder

Investisseurs

TechCrunch, Google, Microsoft

API DocsOpen Source

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que le SDK CopilotKit Channels ?

Le SDK CopilotKit Channels est un outil de déploiement d'agents d'IA développé par CopilotKit qui permet aux développeurs de déployer des agents d'IA existants sur diverses plateformes de messagerie comme Slack et Microsoft Teams. Il prend en charge des interactions riches entre l'agent et l'utilisateur et une interface utilisateur générative sans nécessiter de réécritures spécifiques à la plateforme, agissant comme une couche de transport et de rendu pour les sorties de l'agent, y compris JSX, dans des composants d'interface utilisateur natifs tels que Slack Block Kit et Teams Adaptive Cards.

features

Fonctionnalités clés du SDK CopilotKit Channels

Le SDK CopilotKit Channels offre un ensemble robuste de fonctionnalités pour l'intégration d'agents d'IA dans les plateformes de messagerie, en se concentrant sur la compatibilité multiplateforme et l'amélioration de l'interaction utilisateur. Il exploite le protocole AG-UI pour la communication bidirectionnelle et prend en charge divers frameworks d'agents.

  • Interaction bidirectionnelle agent-utilisateur via le protocole AG-UI.
  • Infrastructure auto-hébergeable pour une flexibilité de déploiement.
  • Noyau open-source avec options d'exécution commerciales.
  • Intégration avec les principales plateformes de messagerie, y compris Slack et Microsoft Teams.
  • Analyses en temps réel et mécanismes de feedback utilisateur.
  • Prise en charge des spécifications d'interface utilisateur générative (A2UI, Open-JSON-UI, MCP Apps).
  • Couche de persistance pour les transcriptions multiplateformes et la mémoire de conversation.
  • Gestion des commandes slash, des mentions et des téléchargements de fichiers (images, documents).
  • Flux de travail d'approbation "human-in-the-loop" pour les actions critiques de l'agent.
  • Intégration d'outils pour que les agents puissent effectuer des tâches externes (par exemple, signaler des problèmes, réserver des réunions).

use cases

Qui devrait utiliser le SDK CopilotKit Channels ?

Le SDK CopilotKit Channels est principalement conçu pour les développeurs et les équipes qui créent des produits "agentiques" pour les environnements d'entreprise, offrant des solutions pour le déploiement et la gestion des agents d'IA sur divers canaux de communication. Ses capacités sont particulièrement bénéfiques pour les scénarios nécessitant des expériences d'IA riches et interactives au sein des flux de travail existants.

  • Développeurs déployant des agents d'IA sur Slack et Microsoft Teams pour des applications d'entreprise.
  • Équipes étendant la fonctionnalité des agents d'IA à d'autres plateformes de messagerie comme Discord, Telegram et WhatsApp.
  • Organisations permettant l'interface utilisateur générative et les approbations "human-in-the-loop" au sein des plateformes de chat.
  • Développeurs intégrant des agents d'IA existants dans de nouveaux canaux sans réécritures de code importantes.
  • Entreprises créant des applications "agentiques" multiplateformes à partir d'une seule base de code pour l'automatisation du support client, le commerce électronique interactif ou les outils de productivité basés sur l'IA.

how to use

Comment utiliser le SDK CopilotKit Channels

Pour commencer à utiliser le SDK CopilotKit Channels, les développeurs peuvent installer les packages npm nécessaires et intégrer leurs agents d'IA existants. Le SDK fournit les outils pour traduire les sorties de l'agent en composants d'interface utilisateur natifs pour diverses plateformes de messagerie.

  • 1Installez les packages npm @copilotkit/channels et @copilotkit/runtime.
  • 2Configurez le SDK pour qu'il se connecte à votre backend d'agent d'IA existant.
  • 3Définissez la manière dont les sorties de votre agent (par exemple, JSX) doivent être rendues en tant que composants d'interface utilisateur natifs (par exemple, Slack Block Kit, Teams Adaptive Cards).
  • 4Déployez l'agent intégré sur les plateformes de messagerie cibles comme Slack ou Microsoft Teams.
  • 5Utilisez la documentation API fournie sur https://docs.copilotkit.ai/ pour des conseils d'implémentation détaillés.

pricing

Tarifs et plans du SDK CopilotKit Channels

Le SDK CopilotKit Channels fonctionne sur un modèle économique hybride, offrant un niveau gratuit ainsi que des plans d'abonnement payants et une tarification basée sur l'utilisation pour les appels API. Cette structure permet une adoption flexible, des développeurs individuels aux grandes entreprises.

  • Niveau gratuit : Gratuit, comprend 100 appels API gratuits par mois.
  • Niveau Pro : 100 $/mois, conçu pour les équipes en croissance.
  • Entreprise : Tarification personnalisée, adaptée aux grandes organisations ayant des besoins spécifiques.
  • Tarification à l'usage : 0,01 $ par appel API au-delà des limites du niveau gratuit.

Pros

  • +Open-source and MIT licensed, offering transparency and developer control.
  • +Enables deployment of AI agents to multiple messaging platforms (Slack, Teams, Discord, Telegram, WhatsApp) from a single codebase.
  • +Supports rich, interactive agent-user experiences with native UI rendering (e.g., Slack Block Kit, Teams Adaptive Cards).
  • +Compatible with a wide range of existing AI agent frameworks (LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI, Google ADK).
  • +Offers self-hostable solutions for enterprise-grade deployments with SOC 2 Type II support.
  • +Includes a free tier with 100 API calls/month for initial development and testing.

Cons

  • −Requires a CopilotKit Intelligence API key for full functionality, despite the SDK being open-source.
  • −Pricing for higher usage tiers and enterprise features requires direct consultation ('Talk to us').
  • −Specific user reviews for the newly open-sourced Channels SDK are still emerging.
  • −Previous feedback on the broader CopilotKit framework noted potential issues with Next.js integration and concerns about public license key requirements (pre-Channels SDK open-sourcing).
  • −While supporting multimodality, specific performance metrics or limitations for each modality are not extensively detailed.

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SDK CopilotKit Channels vs concurrents

Le SDK CopilotKit Channels se positionne comme un SDK frontend open-source et une couche d'exécution pour l'intégration d'agents d'IA dans des applications, se différenciant par sa concentration sur le rendu d'interface utilisateur native au sein des plateformes de messagerie et la prise en charge de divers frameworks d'agents.

1
AI SDKOn Stork

A framework-agnostic TypeScript toolkit designed for building AI-powered applications and agents with popular UI frameworks like React, Next.js, Vue, and Svelte.

Like CopilotKit, it's a frontend-focused SDK for integrating AI into web UIs, but it supports a broader range of UI frameworks beyond React and Angular. It might require more custom implementation for advanced 'shared state' and 'human-in-the-loop' patterns that CopilotKit explicitly offers.

2
LangChainOn Stork

Provides a modular framework for chaining together large language models, tools, and agents, offering extensive integrations for building complex LLM applications.

LangChain focuses on the backend logic and orchestration of AI agents, providing the foundational components. CopilotKit offers a higher-level, opinionated frontend SDK with built-in UI components and state management specifically for embedding agents into React and Angular apps, which LangChain does not directly provide.

3
LlamaIndexOn Stork

Specializes in data ingestion, indexing, and retrieval, enabling large language models to interact with and reason over private or domain-specific data.

LlamaIndex is primarily a data framework for augmenting LLMs with external data, which is crucial for agents that learn. CopilotKit provides the frontend SDK and UI components for interacting with such agents, while LlamaIndex focuses on the data backend; you would typically use LlamaIndex with a separate frontend solution.

4
Rasa Open SourceOn Stork

A comprehensive, self-hostable framework for building custom conversational AI assistants with full control over natural language understanding and dialogue management.

Rasa is a full-fledged platform for building and deploying chatbots, offering more structured dialogue management. CopilotKit is a frontend SDK for embedding agentic features directly into existing web applications, with a stronger emphasis on generative UI and dynamic application state, which is a different paradigm than Rasa's traditional chatbot approach. Rasa requires more infrastructure management for self-hosting.

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