이 도구에 대하여
Threadplane은 Angular 개발자가 AI 에이전트를 Angular 애플리케이션에 통합하도록 돕습니다. @threadplane/chat 및 @threadplane/langgraph와 같은 패키지를 제공하며, 스트리밍 응답, 도구 호출 렌더링, 에이전트 구축 UI(A2UI)를 지원합니다. 개발자는 provideAgent({ url: 'http://localhost:8000/agent' })를 통해 에이전트를 구성하고, <chat [agent]="agent" [views]="analyticsViews" />와 같은 컴포넌트를 사용하여 채팅 인터페이스를 삽입할 수 있습니다. Threadplane은 CLI(langgraph deploy --project my-agent) 또는 LangSmith UI를 통한 LangGraph 에이전트 배포를 지원합니다. 규정 준수, 분석, 고객 지원을 포함한 엔터프라이즈 시나리오를 대상으로 합니다.
기능 및 사용 사례
- 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
핵심 사실
공개 API 제공
셀프 호스팅 지원
한눈에 보기
요금
요금
무료
가격 확인 2026년 10월 17일공식 가격 페이지