В мире, где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневных приложений, разработчикам нужны удобные инструменты для быстрого создания интерфейсов. Одним из таких решений является AIKit — библиотека компонентов для React, разработанная на базе Gravity UI, дизайн-системы от Yandex. Этот открытый проект доступен на GitHub по адресу https://github.com/gravity-ui/aikit и предназначен для построения красивых, доступных и кастомизируемых чат-интерфейсов с ИИ-ассистентами. AIKit следует принципам Atomic Design, что делает его гибким и масштабируемым, позволяя собирать сложные UI из простых "атомов" — базовых элементов. Библиотека не привязана к конкретным SDK для ИИ, что дает свободу в выборе бэкенда, будь то модели от OpenAI, Yandex или любые другие.
Для чего нужен AIKit?
В первую очередь, он предназначен для создания пользовательских интерфейсов чат-ботов и ИИ-ассистентов. Если вы разрабатываете приложение, где пользователь взаимодействует с ИИ через текстовые сообщения — например, виртуальный помощник для поддержки клиентов, образовательный чат-бот или инструмент для генерации кода, — AIKit предоставляет готовые компоненты для отображения сообщений, истории чатов, ввода текста и даже рендеринга Markdown с флейвором Yandex. Это позволяет быстро собрать прототип или полноценный интерфейс без необходимости писать все с нуля, фокусируясь на логике ИИ, а не на UI.
Кому будет полезен этот инструмент?
В первую очередь, разработчикам на React и TypeScript, которые работают над проектами с элементами ИИ. Если вы фрилансер, создающий чат-боты для бизнеса, или часть команды в компании вроде Yandex, где Gravity UI уже интегрирована, AIKit сэкономит время. Он подойдет для стартапов, разрабатывающих AI-приложения, и для enterprise-команд, нуждающихся в доступных интерфейсах (с поддержкой accessibility). Новичкам в React может быть сложновато, но опытные разработчики оценят его модульность. Полезен он и для интеграции в существующие приложения, где нужно добавить чат-функционал без перестройки всего UI.
Что умеет AIKit?
Библиотека предлагает широкий набор возможностей. Среди ключевых — готовые компоненты вроде ChatContainer для основного контейнера чата, поддержка нескольких чатов с переключением, отправка сообщений с асинхронной обработкой. Есть хуки для глубокой кастомизации, система регистрации кастомных типов сообщений (например, для вставки изображений или кнопок). Поддерживается теминг через CSS-переменные, что позволяет адаптировать дизайн под бренд без переписывания компонентов. Встроенный рендерер Markdown обрабатывает текст с форматированием, ссылками и даже Yandex-специфическими расширениями. Полная поддержка TypeScript обеспечивает безопасность типов, а extensibility позволяет расширять функционал. В примерах на GitHub показан быстрый старт: импортируете компоненты, передаете массив сообщений и обработчики — и чат готов.
Плюсы и минусы
Плюсы AIKit очевидны: он бесплатный и открытый под MIT-лицензией, что позволяет использовать, модифицировать и распространять без ограничений. Модульный подход Atomic Design делает код масштабируемым — от простого чата до сложного dashboard с ИИ. SDK-независимость позволяет свободно выбирать ИИ-модели., а сильная типизация и доступность упрощают разработку для больших команд. Теминг прост и эффективен, а интеграция с Gravity UI (дизайн-системой Yandex) обеспечивает единый стиль в экосистеме.
Минусы тоже есть: библиотека требует знаний React и TypeScript, иначе кастомизация может занять время. Тестирование визуальных регрессий возможно только через Docker для consistency, а локально — только на Linux, что усложняет workflow для Windows/Mac пользователей. Нет встроенных интеграций с популярными ИИ-SDK, так что бэкенд придется подключать вручную. Кроме того, как относительно новый проект (23 релиза на декабрь 2025), он может иметь меньше community-поддержки по сравнению с гигантами.
Цена
Цена AIKit — нулевая, поскольку это open-source проект под MIT. Нет подписок, платных фич или скрытых платежей. Установка простая: npm install @gravity-ui/aikit, и вы готовы. Это делает его идеальным для indie-разработчиков или компаний, избегающих vendor-lock.
Сложности в использовании
Сложности связаны в основном с setup. Для полноценного тестирования нужен Docker, чтобы избежать различий в скриншотах между ОС. Кастомизация сообщений требует понимания системы регистрации типов, а для глубокого теминга — знаний SCSS/CSS. Если вы не знакомы с Atomic Design, придется потратить время на изучение иерархии компонентов (от атомов до страниц). Зависимости включают стандартные инструменты вроде Babel, ESLint и Playwright, но без интернета в коде (библиотека не требует внешних API). Для новичков барьер входа выше, чем у более простых библиотек.
Потенциал
Потенциал AIKit огромен, особенно с ростом ИИ-приложений. Он может стать основой для чат-ботов в customer support, образовательных платформах, developer-tools с код-генерацией или даже в healthcare для виртуальных ассистентов. Интеграция с Yandex-экосистемой (Markdown, возможно будущие API) открывает двери для русскоязычных проектов. В будущем, с обновлениями, он может эволюционировать в полноценный фреймворк для AI-UI, добавив поддержку voice, мультимедиа или real-time collaboration. Активное развитие (последний апдейт 17 декабря 2025) предполагает расширение сообщества и фич.
Аналоги
Аналоги AIKit существуют, и среди них выделяются библиотеки для React с фокусом на чат-UI для ИИ. Например, Assistant UI — это TypeScript/React-библиотека,专门 для AI-чатов, с обработкой стриминга, auto-scroll и accessibility. Она популярна для production-grade интерфейсов и часто называется "де-факто стандартом" для AI-чатов. Lobe Chat — открытый чат-UI для LLM, с sleek дизайном и фокусом на conversational AI, подходящий для developers. Ant Design предлагает компоненты для чатов, но в более общем UI-ките, с простотой использования и богатым набором элементов. Другие варианты: Chakra UI, MUI или shadcn/ui для общих UI, но с возможностью построения чатов; они менее специализированы на ИИ.
Сравнение
Сравнивая AIKit с аналогами, можно отметить, что он выигрывает в модульности благодаря Atomic Design и интеграции с Gravity UI, что идеально для Yandex-проектов. Assistant UI сильнее в стриминге и production-ready фичах, но менее фокусируется на теминге. Lobe Chat более feature-rich для LLM-specific задач, как плагины, но может быть overkill для простых чатов. Ant Design проще в старте, но менее специализирован на ИИ — нет встроенного Markdown-рендера. В целом, AIKit — отличный выбор для тех, кто ценит кастомизацию и open-source без компромиссов, особенно если проект связан с русскоязычным рынком или Yandex. Если вы ищете что-то готовое "из коробки", посмотрите на Assistant UI; для общих UI с чат-элементами — Ant Design. В итоге, выбор зависит от вашего стека и нужд: AIKit подойдет для гибких, type-safe решений с потенциалом роста.
Доп информация
Gravity UI — это открытая дизайн-система и набор библиотек для создания современных пользовательских интерфейсов. Она разработана для упрощения разработки веб-приложений, обеспечивая единый стиль, доступность и гибкость. Gravity UI позиционируется как "AI Ready, A11Y Ready, Touch Ready, i18n Ready и RTL Ready", что означает готовность к интеграции с ИИ, полную доступность (соответствие стандартам WCAG), поддержку сенсорных устройств, интернационализацию и языки с письмом справа налево. Система включает в себя компоненты на React, инструменты для теминга и другие библиотеки, позволяющие быстро собирать сложные интерфейсы, такие как дашборды, административные панели, чарты и лендинги.
История и связь с Yandex
Gravity UI изначально создавалась как внутренний инструмент в Yandex для повышения эффективности разработки и обеспечения- вызванного пользовательского опыта в растущем числе сервисов компании. Вдохновленная успехом открытого кода других платформ Yandex, дизайн-система была открыта для внешнего использования в декабре 2023 года. Сегодня она используется в более чем 100 внутренних сервисах Yandex, включая Yandex Cloud, где, например, применяются чарты на базе Gravity UI Charts. Разработка ведется с учетом отзывов пользователей и разработчиков: дизайнеры тесно сотрудничают с продуктовыми командами, а компоненты эволюционируют на основе реальных сценариев. Например, боковая навигация была улучшена добавлением списков сервисов, поиска, кнопок "плюс" и разделителей по мере использования в разных проектах. Вклад в систему внесли более 150 разработчиков, и она продолжает развиваться с учетом сообщества.
Краткая инструкция: Создай простой ИИ-чат с AIKit (базовая)
Это супер-простой гид от нуля до работающего чат-бота. Используем бесплатные инструменты: React (бесплатно), AIKit (open-source), и бесплатные ИИ-модели вроде Ollama (локально на твоём компе, без интернета) или Hugging Face (бесплатный API). Нужно знать базовый JS, но шаги простые. Установи Node.js заранее (скачай с nodejs.org).
Шаг 1: Создай React-приложение
Открой терминал (командную строку) и выполни:
text
npx create-react-app my-chat-app --template typescript
cd my-chat-app
Шаг 2: Установи AIKit
В терминале внутри папки проекта:
text
npm install @gravity-ui/aikit
Шаг 3: Настрой фронтенд (чат-интерфейс)
Открой файл src/App.tsx в редакторе (например, VS Code) и замени содержимое на это:
tsx
import React, { useState } from 'react';
import { ChatContainer } from '@gravity-ui/aikit';
import type { ChatType, TChatMessage } from '@gravity-ui/aikit';
function App() {
const [messages, setMessages] = useState<TChatMessage[]>([]);
const [chats, setChats] = useState<ChatType[]>([]);
const [activeChat, setActiveChat] = useState<ChatType | null>(null);
const handleSendMessage = async (data: { content: string }) => {
const userMessage: TChatMessage = { role: 'user', content: data.content };
setMessages(prev => [...prev, userMessage]);
// Здесь подключаем ИИ (см. Шаг 4)
const response = await fetch('http://localhost:5000/api/chat', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ prompt: data.content })
});
const { reply } = await response.json();
const aiMessage: TChatMessage = { role: 'assistant', content: reply };
setMessages(prev => [...prev, aiMessage]);
};
return (
<ChatContainer
chats={chats}
activeChat={activeChat}
messages={messages}
onSendMessage={handleSendMessage}
onSelectChat={setActiveChat}
onCreateChat={() => {}}
onDeleteChat={() => {}}
/>
);
}
export default App;
Сохрани и запусти: npm start. Увидишь пустой чат.
Шаг 4: Подключи бесплатную ИИ-модель (бэкенд)
Выбери вариант. Рекомендую Ollama — проще для школьников, работает локально.
Вариант 1: Ollama (локально, без аккаунта)
- Скачай Ollama: ollama.com (установи по инструкции для твоей ОС).
- В терминале: ollama pull phi (маленькая бесплатная модель).
- Запусти сервер: ollama serve.
- Создай новый файл server.js в корне проекта:
JavaScript
const express = require('express');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
app.use(express.json());
app.post('/api/chat', async (req, res) => {
const { prompt } = req.body;
const response = await fetch('http://localhost:11434/api/generate', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ model: 'phi', prompt })
});
const data = await response.json();
res.json({ reply: data.response || 'Нет ответа' });
});
app.listen(5000, () => console.log('Сервер на 5000'));
- Установи зависимости: npm install express node-fetch.
- Запусти сервер: node server.js (в отдельном терминале).
Вариант 2: Hugging Face (онлайн, с аккаунтом)
- Зарегистрируйся на huggingface.co (бесплатно).
- Получи API-токен в настройках.
- В server.js (как выше), замени на:
JavaScript
const HF_TOKEN = 'твой_токен'; // вставь свой
const MODEL_ID = 'gpt2'; // простая модель
app.post('/api/chat', async (req, res) => {
const { prompt } = req.body;
const response = await fetch(`https://api-inference.huggingface.co/models/${MODEL_ID}`, {
method: 'POST',
headers: { Authorization: `Bearer ${HF_TOKEN}`, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ inputs: prompt })
});
const data = await response.json();
res.json({ reply: data[0]?.generated_text || 'Нет ответа' });
});
Запусти сервер так же.
Шаг 5: Тестируй и готово!
- В браузере (localhost:3000) введи сообщение в чат — ИИ ответит!
- Если что-то не работает: проверь консоль на ошибки, убедись, что сервер запущен.
- Далее: Добавь кнопки, картинки или сохраняй чаты в localStorage.
Это базовый продукт — чат с ИИ. Для школьников: экспериментируй, меняй модель (в Ollama попробуй 'llama2'). Всё бесплатно! Если застрял, спроси в чате.