Google 宣布 A2UI 支援可替換的推論格式，並推出 ...

Google 推出 A2UI Express 與可替換推論格式

Google 於 2026 年 10 月 27 日發布更新，在 A2UI（Agent-optimized protocol for generative UI）協議中加入可替換的推論格式（swappable inference formats），並推出 A2UI Express 作為新的預設推論格式。這項更新要處理的是開發者對生成式使用者介面（Generative UI）速度與延遲的疑慮。Google 提供不同的效能調整選項，讓開發者能依每個畫面的需求，在生成速度與靈活性之間取得平衡。

A2UI 是專為 AI 代理程式優化的協議。客戶端會宣告受信任組件的目錄作為合約，代理程式發送描述自訂使用者介面的 A2UI 訊息，再由客戶端渲染器繪製介面。過去，代理程式直接生成 A2UI JSON 傳輸訊息，模型得輸出包含每個大括號與巢狀元素的完整 JSON 樹狀結構。但要大型語言模型（LLM）生成受複雜 JSON 架構約束的 JSON 樹，速度慢又容易出錯，也讓 A2UI 與輸出文字的 LLM 緊密綁定，難以接上速度更快的 System One 決策模型。

A2UI Express：減少 Token 用量與延遲

針對這些問題，Google 開發了 A2UI Express。這是一種中間格式，以推論速度與準確性為優化目標。代理程式現在可以生成 A2UI Express，再由 A2UI Agent SDK 中的確定性程式碼，將它翻譯為基於 JSON 的傳輸協議。開發者也可以自行替換其他領域特定語言（DSL）及其關聯的編譯器，以因應特殊用例，同時維持與傳輸和渲染的相容性。

A2UI Express 的語法風格接近 Python，每行寫一個陳述式，把組件指派給變數，變數名稱就是組件 ID。參數採用位置式對應，編譯器會依照目錄架構宣告的順序，將參數對應到屬性名稱。根據 Google 的測試，生成相同類型的介面時，A2UI Express 所需的 Token 數量比直接生成 JSON（Direct JSON）最多減少 3 倍。此外，使用 A2UI Express 作為推論格式，延遲最多可降低 3 倍。

A2UI Express 已在 Python Agent SDK（a2ui-agent-sdk 0.9.0）、TypeScript Agent SDK（@a2ui/agent）以及 Dart SDK（a2ui_agent 0.0.1-wip004）中提供。建立生成器時，開發者只要用單一參數指定 `ExpressFormatFactory` 就能啟用。SDK 會自動從目錄的 JSON 架構生成提示部分與編譯器，確保格式不會描述目錄中不存在的組件或屬性。

決策模型 Jev 實現受控生成

除了 A2UI Express，Google 也展示如何結合決策模型，做出更快且更可靠的生成式介面。對於形狀已知的畫面（如設定頁面、結帳流程或確認頁面），模型不必設計佈局，只要從預先定義的佈局中選擇。為此，Google 介紹了來自 TypeSafe 的 Jev 系統，這是一種 System One 模型，專為快速、結構化的決策設計。

Jev 不生成文字或 JSON，而是接收狀態與一組類型化的問題，並以校準的概率回答每個問題。Jev 可在約 100 至 300 毫秒內回答多個問題。開發者可以透過開源設計工具 Apparite（jev2ui）把 System One 模型連接到 A2UI。Jev 決定每個畫面的結構，程式碼再根據這些決策從目錄構建 A2UI 組件，小型模型（如 gemini-3.5-flash-lite）只負責撰寫文字內容。

在 Apparite 的實作範例中，Jev 透過預先撰寫的 Markdown 語法提出問題，決定每個設定列的控制類型。測試顯示，在 11 個提示的運行中，組件樹在 92 至 298 毫秒內顯示於螢幕上，每個畫面在 0.8 至 1.7 秒內完成。文字生成器每個畫面生成 101 至 341 個 Token，Apparite 的兩個 Jev 管線在全部 11 個提示中都產生了有效的 A2UI。

開發者如何選擇與實作

Google 建議開發者依畫面的可定義程度選擇推論模式。若畫面遵循固定且已定義的佈局，使用決策模型（如 Jev）進行受控生成可能是最快的選項；若畫面需要更多基於目錄的表達能力，則應使用 A2UI Express，它保留 A2UI 的完整表達能力，速度也維持在較快的水準。由於推論格式可以替換，開發者也能為新的用例或未來的語法建立自己的格式，只需提供教導模型 DSL 的提示生成器，以及把 DSL 轉換為 A2UI 訊息的轉換器。

開發者可以安裝 Python SDK（pip install a2ui-agent-sdk）或 TypeScript SDK（npm install @a2ui/agent）來試用 A2UI Express。建立生成器時傳入 `ExpressFormatFactory()`，並關閉思考模式（thinking off），就能獲得最快的推論時間。此外，開發者還可以用 Python SDK 的 SkillGenerator，為 Gemini 或其他載入技能的模型生成技能，教導模型只用開發者的組件來撰寫 Express。至於受控生成，開發者可以克隆 jev2ui 範例儲存庫，或到 hosted version of Apparite（apparite.cnfg.ai）測試。