Score qualité 85Athreadplane.ai#coding #design #no-code #productivity #video #writing

Threadplane

Threadplane est un outil open source pour les développeurs Angular permettant de créer des interfaces de chat pour les agents IA, avec streaming, appels d'outils et UI générée par l'agent.

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À propos de cet outil

Threadplane aide les développeurs Angular à intégrer des agents IA dans des applications Angular. Il fournit des packages comme @threadplane/chat et @threadplane/langgraph, prenant en charge les réponses en streaming, le rendu des appels d'outils et l'UI générée par l'agent (A2UI). Les développeurs peuvent configurer des agents via provideAgent({ url: 'http://localhost:8000/agent' }) et intégrer des interfaces de chat à l'aide de composants tels que <chat [agent]="agent" [views]="analyticsViews" />. Threadplane prend en charge le déploiement d'agents LangGraph via CLI (langgraph deploy --project my-agent) ou l'interface LangSmith. Il cible les scénarios d'entreprise, notamment la conformité, l'analyse et le support client.

Cas d’usage

- providers: [provideAgent({ url: 'http://localhost:8000/agent' })], + import { provideAgent } from '@threadplane/langgraph'
--> <chat [agent]="agent" [views]="analyticsViews" /> Field report The last-mile gap in Angular AI
--push # Deploy via CLI (alternative to the LangSmith UI) pip install langgraph-cli langgraph deploy --project my-agent The CLI watches your repository and builds a container image on LangGraph Cloud
', }, { label: 'How agents pick tools', value: 'Show me how an agent decides which tool to use
', description: 'Agent emits a render spec
', description: 'Explains tool-selection reasoning
', description: 'Watch tokens arrive incrementally — the simplest @threadplane/chat integration
" ) async def generate(state: MessagesState) -> dict: reply = await llm

Fonctions et usages

- providers: [provideAgent({ url: 'http://localhost:8000/agent' })], + import { provideAgent } from '@threadplane/langgraph'--> <chat [agent]="agent" [views]="analyticsViews" /> Field report The last-mile gap in Angular AI--push # Deploy via CLI (alternative to the LangSmith UI) pip install langgraph-cli langgraph deploy --project my-agent The CLI watches your repository and builds a container image on LangGraph Cloud', }, { label: 'How agents pick tools', value: 'Show me how an agent decides which tool to use', description: 'Agent emits a render spec', description: 'Explains tool-selection reasoning', description: 'Watch tokens arrive incrementally — the simplest @threadplane/chat integration" ) async def generate(state: MessagesState) -> dict: reply = await llm" A2UI A2UI is a wire protocol for agent-built interfaces" return {"refund_id": refund_id, "messages": [AIMessage(content=msg)]} def route_after_approval(state: RefundState) -> str: return "issue" if state""" llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-mini", streaming=True) async def generate(state: MessagesState) -> dict: """Generate a response using the full message history""" llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-mini", streaming=True) async def generate(state: MessagesState) -> dict: """Generate a response with conversation history preserved

Faits rapides

API publique disponible

Auto-hébergement possible

En bref

Monétisation

Freemium

Signaux de maturité

Open source
API publique

Courbe d'apprentissage

Moyenne

Tarification

Gratuit

Prix vérifié 17 oct. 2026Page officielle des tarifs

Sources

Chaque fiche conserve ses sources et sa date de vérification.

01https://threadplane.ai/solutions/analyticsPage produit

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