解密 Vercel AI SDK:构建下一代 AI 应用的终极武器库
当你还在为各家 AI 模型的 API 差异焦头烂额时,有人已经用一套代码轻松驾驭所有主流 AI 服务。这不是魔法,这是工程艺术。
引言:AI 开发的"巴别塔"困境
想象一下这样的场景:你的团队正在开发一款 AI 驱动的智能客服系统。产品经理突然冲进来说:"老板要求我们测试一下 Claude 的效果,看看是不是比 GPT-4 更适合我们的场景。"你的内心OS:"完了,这意味着要重写所有的 API 调用逻辑..."
这就是当今 AI 开发者面临的"巴别塔"困境:OpenAI、Anthropic、Google、AWS Bedrock... 每家的 API 设计理念都不同,参数命名各异,返回格式千奇百怪。想要切换模型?抱歉,请准备好重构你的代码库。
但如果我告诉你,有一个工具可以让你用同一套代码无缝切换 30+ 种 AI 模型,从文本生成到图像创作,从语音识别到视频生成,你信吗?
欢迎来到 Vercel AI SDK 的世界——一个由 Next.js 团队倾力打造的 TypeScript AI 开发工具集,它不仅仅是一个 SDK,更是一场关于"如何优雅地驾驭 AI"的革命。
一、架构哲学:用"适配器模式"驯服 AI 的野性
1.1 统一抽象层:AI 界的"USB 接口"
Vercel AI SDK 的核心设计哲学可以用一句话概括:为 AI 模型创建统一的接口标准。就像 USB 接口统一了各种外设的连接方式,AI SDK 通过 @ai-sdk/provider
规范统一了所有 AI 模型的调用方式。
来看一个让人震撼的例子:
// 使用 OpenAI GPT-4
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
const result = await generateText({model: openai('gpt-4'),prompt: '写一首关于代码的诗'
});// 切换到 Anthropic Claude?只需改一行!
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
const result = await generateText({model: anthropic('claude-3-5-sonnet'),prompt: '写一首关于代码的诗'
});// 或者用 Google Gemini?还是一行!
import { google } from '@ai-sdk/google';
const result = await generateText({model: google('gemini-2.0-flash-exp'),prompt: '写一首关于代码的诗'
});
注意到了吗?除了 model
参数,其他代码完全不变。这不是简单的封装,而是经过精心设计的抽象层架构。
1.2 三层架构:从混沌到秩序
AI SDK 采用了清晰的三层架构设计:
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Application Layer (你的业务代码) │
│ generateText / streamText / useChat │
└──────────────────┬──────────────────────┘│
┌──────────────────▼──────────────────────┐
│ Core Package (@ai-sdk/ai) │
│ • 统一 API 接口 │
│ • Agent 编排引擎 │
│ • 流式处理管道 │
└──────────────────┬──────────────────────┘│
┌──────────────────▼──────────────────────┐
│ Provider Layer │
│ ┌─────────────┬─────────────┬────────┐│
│ │ OpenAI │ Anthropic │ Google ││
│ │ Provider │ Provider │ Provider││
│ └──────┬──────┴──────┬──────┴───┬────┘│
└─────────┼─────────────┼──────────┼─────┘│ │ │
┌─────────▼─────────────▼──────────▼─────┐
│ External APIs │
│ (OpenAI / Claude / Gemini...) │
└─────────────────────────────────────────┘
**Provider Specification (@ai-sdk/provider
)**:定义了所有 AI 模型必须实现的接口规范,包括:
-
LanguageModelV3
- 语言模型接口 -
EmbeddingModelV1
- 嵌入模型接口 -
ImageModelV1
- 图像生成模型接口 -
SpeechModelV1
- 语音模型接口
**Provider Utils (@ai-sdk/provider-utils
)**:提供了构建 Provider 的工具函数,避免重复造轮子:
-
流式响应处理
-
错误重试机制
-
Token 计数工具
-
Schema 验证(支持 Zod、Valibot)
Concrete Providers:30+ 个具体的模型适配器,每个都严格遵循统一规范。
这种架构带来的好处是显而易见的:
-
扩展性:添加新模型只需实现标准接口
-
可维护性:核心逻辑与具体实现解耦
-
可测试性:可以轻松 mock 任何 Provider
-
灵活性:在运行时动态切换模型
1.3 真实案例:Provider 的实现细节
让我们深入看看一个 Provider 是如何实现的。以下是 OpenAI Provider 的核心代码结构:
// packages/openai/src/openai-provider.ts
export class OpenAIProvider implements LanguageModelV3 {readonly provider = 'openai';readonly modelId: string;async doGenerate(options: {prompt: LanguageModelPrompt;tools?: LanguageModelToolChoice;temperature?: number;// ... 其他参数}) {// 1. 将统一格式转换为 OpenAI API 格式const openaiMessages = convertToOpenAIMessages(options.prompt);// 2. 调用 OpenAI APIconst response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {method: 'POST',body: JSON.stringify({model: this.modelId,messages: openaiMessages,temperature: options.temperature,// ...}),});// 3. 将 OpenAI 响应转换为统一格式return convertFromOpenAIResponse(await response.json());}doStream(options) {// 流式响应的实现}
}
这个设计的精妙之处在于:双向转换。每个 Provider 负责在"统一格式"和"特定 API 格式"之间进行翻译,让上层代码无需关心底层差异。
二、核心功能:全方位的 AI 能力矩阵
2.1 文本生成:generateText 与 streamText
AI SDK 提供了两种文本生成方式,分别适应不同场景:
generateText - 一次性生成
适合需要完整响应后再处理的场景,比如生成摘要、翻译文档等:
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const result = await generateText({model: openai('gpt-4o'),system: '你是一个专业的技术文档撰写专家',prompt: '解释什么是事件循环',maxOutputTokens: 1000,temperature: 0.7,
});console.log(result.text);
console.log('使用的 Token 数:', result.usage);
streamText - 流式生成
适合需要实时展示的场景,比如聊天机器人、内容创作工具:
const result = streamText({model: openai('gpt-4o'),prompt: '写一篇关于 TypeScript 的博客',
});// 实时处理每个文本片段
for await (const chunk of result.textStream) {process.stdout.write(chunk);
}
但真正强大的是 多步工具调用(Tool Calling) 能力。看这个天气查询的例子:
const result = await generateText({model: openai('gpt-4o'),prompt: '北京现在天气怎么样?需要带伞吗?',tools: {getWeather: tool({description: '获取指定城市的天气信息',parameters: z.object({city: z.string(),}),execute: async ({ city }) => {const weather = await fetch(`https://api.weather.com/${city}`);return await weather.json();},}),},
});
AI SDK 会自动处理以下复杂流程:
-
模型识别需要调用
getWeather
工具 -
解析工具参数(city: "北京")
-
执行工具函数获取真实数据
-
将结果返回给模型进行二次推理
-
生成最终答案:"北京今天多云转晴,降水概率 20%,建议不用带伞"
这个过程完全自动化,你只需要定义工具即可!
2.2 结构化输出:generateObject 与 streamObject
这是 AI SDK 最亮眼的功能之一。传统的 AI 应用常常需要写大量正则表达式或解析逻辑来提取 JSON 数据,而 AI SDK 提供了原生的结构化输出支持:
import { generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';const result = await generateObject({model: openai('gpt-4o'),schema: z.object({recipe: z.object({name: z.string().describe('菜品名称'),ingredients: z.array(z.object({name: z.string(),amount: z.string(),unit: z.string(),})).describe('食材列表'),steps: z.array(z.string()).describe('烹饪步骤'),cookingTime: z.number().describe('烹饪时间(分钟)'),difficulty: z.enum(['简单', '中等', '困难']),}),}),prompt: '给我一个宫保鸡丁的菜谱',
});// 返回的是严格类型安全的对象!
const recipe = result.object.recipe;
console.log(recipe.name); // TypeScript 自动补全!
console.log(recipe.ingredients[0].name);
注意几个关键点:
-
类型安全:
result.object
是完全类型化的,享受 TypeScript 的全部智能提示 -
自动验证:返回的数据自动通过 Zod Schema 验证
-
描述字段:
.describe()
会被转换为 JSON Schema 的description
,帮助模型理解字段含义
更强大的是 streamObject,它可以在生成过程中实时返回部分对象:
const result = streamObject({model: openai('gpt-4o'),schema: recipeSchema,prompt: '宫保鸡丁菜谱',
});for await (const partialObject of result.partialObjectStream) {console.log('当前已生成:', partialObject);// 第一次可能只有 { name: "宫保鸡丁" }// 第二次可能有 { name: "宫保鸡丁", ingredients: [...] }// 逐步完善...
}
这对于构建实时 UI 更新的应用非常有用!
2.3 Agent 系统:ToolLoopAgent
这是 AI SDK 6.0 引入的重磅功能。ToolLoopAgent
实现了完整的 Agent 编排能力:
import { ToolLoopAgent } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const codeExecutionAgent = new ToolLoopAgent({model: openai('gpt-4o'),system: '你是一个代码执行助手,可以帮助用户运行 Python 代码',tools: {executePython: tool({description: '执行 Python 代码',parameters: z.object({code: z.string().describe('要执行的 Python 代码'),}),execute: async ({ code }) => {// 实际项目中应该在沙箱环境执行const result = await runPythonInSandbox(code);return { output: result };},}),installPackage: tool({description: '安装 Python 包',parameters: z.object({packageName: z.string(),}),execute: async ({ packageName }) => {await exec(`pip install ${packageName}`);return { success: true };},}),},stopWhen: stepCountIs(10), // 最多执行 10 步
});// 使用 Agent
const result = await codeExecutionAgent.generate({prompt: '帮我生成一个斐波那契数列的前 10 项,并绘制折线图',
});
Agent 会自动:
-
识别需要执行代码
-
调用
executePython
工具 -
如果发现缺少依赖(如 matplotlib),自动调用
installPackage
-
重新执行代码生成图表
-
返回最终结果
这就是真正的 自主 Agent!
2.4 多模态能力:图像、语音、视频
AI SDK 不仅限于文本,还支持完整的多模态能力:
图像生成
import { generateImage } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const { image } = await generateImage({model: openai.image('dall-e-3'),prompt: '一只戴着墨镜的赛博朋克风格猫',size: '1024x1024',quality: 'hd',
});// 保存图像
await fs.writeFile('cyberpunk-cat.png', image);
语音生成
import { generateSpeech } from 'ai';
import { elevenlabs } from '@ai-sdk/elevenlabs';const { audio } = await generateSpeech({model: elevenlabs('eleven_multilingual_v2'),text: '欢迎使用 AI SDK,开启你的 AI 之旅!',voice: 'Rachel',
});await fs.writeFile('welcome.mp3', audio);
语音识别
import { transcribe } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const { text } = await transcribe({model: openai.transcription('whisper-1'),audioFile: await fs.readFile('podcast.mp3'),language: 'zh',
});
2.5 UI 集成:前端框架的无缝对接
AI SDK 提供了针对 React、Vue、Svelte、Angular 的专用 Hook/Composable:
React 示例
'use client';
import { useChat } from '@ai-sdk/react';export default function ChatPage() {const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit, isLoading } = useChat({api: '/api/chat',});return (<div>{messages.map(message => (<div key={message.id}><strong>{message.role}:</strong>{message.parts.map(part => {if (part.type === 'text') return <p>{part.text}</p>;if (part.type === 'tool-call') return <ToolCallView tool={part} />;if (part.type === 'image') return <img src={part.url} />;})}</div>))}<form onSubmit={handleSubmit}><input value={input} onChange={handleInputChange} /><button type="submit" disabled={isLoading}>发送</button></form></div>);
}
Vue 示例
<script setup>
import { useChat } from '@ai-sdk/vue';const { messages, input, submit, isLoading } = useChat({api: '/api/chat',
});
</script><template><div><div v-for="message in messages" :key="message.id"><strong>{{ message.role }}:</strong><p v-for="part in message.parts">{{ part.text }}</p></div><form @submit.prevent="submit"><input v-model="input" /><button :disabled="isLoading">发送</button></form></div>
</template>
注意到了吗?React 和 Vue 的 API 几乎完全一致!
三、技术亮点:那些让人拍案叫绝的设计
3.1 流式处理的极致优化
AI SDK 的流式处理不是简单的 console.log
,而是经过精心设计的管道系统:
// packages/ai/src/generate-text/smooth-stream.ts
export function smoothStream<T>({stream,chunkSize = 10,delay = 50,
}: {stream: AsyncIterable<T>;chunkSize?: number;delay?: number;
}): AsyncIterable<T> {return {async *[Symbol.asyncIterator]() {let buffer: T[] = [];for await (const chunk of stream) {buffer.push(chunk);if (buffer.length >= chunkSize) {for (const item of buffer) {yield item;await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));}buffer = [];}}// 处理剩余 bufferfor (const item of buffer) {yield item;}},};
}
这个 smoothStream
函数实现了智能缓冲:
-
批量处理小块数据,减少渲染次数
-
人工延迟提升用户体验(太快反而看起来不真实)
-
避免浏览器渲染抖动
3.2 自动重试与错误处理
AI 服务经常会遇到网络抖动、限流等问题。AI SDK 内置了智能重试机制:
// packages/ai/src/util/prepare-retries.ts
export function prepareRetries({maxRetries = 2,abortSignal,
}: {maxRetries?: number;abortSignal?: AbortSignal;
}) {return {maxRetries,async retry<T>(fn: () => Promise<T>): Promise<T> {let lastError: Error;for (let attempt = 0; attempt <= maxRetries; attempt++) {if (abortSignal?.aborted) {throw new Error('Aborted');}try {return await fn();} catch (error) {lastError = error as Error;// 只对可重试错误重试if (!isRetryableError(error)) {throw error;}// 指数退避if (attempt < maxRetries) {const delay = Math.min(1000 * Math.pow(2, attempt), 10000);await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));}}}throw lastError!;},};
}
关键特性:
-
智能识别:只对网络错误、限流等可重试错误进行重试
-
指数退避:第一次等 1s,第二次等 2s,第三次等 4s...
-
上限控制:最长等待 10s,避免无限等待
-
可中断:支持
AbortSignal
,用户可以随时取消
3.3 类型安全的极致追求
AI SDK 在 TypeScript 类型安全方面做到了极致。看这个 InferToolOutput
类型:
type InferToolOutput<TOOLS extends ToolSet> = {[K in keyof TOOLS]: {toolName: K;input: InferToolInput<TOOLS[K]>;output: InferToolOutput<TOOLS[K]>;}
}[keyof TOOLS];
这意味着:
const tools = {getWeather: tool({parameters: z.object({ city: z.string() }),execute: async ({ city }) => ({ temp: 25, condition: 'sunny' }),}),searchWeb: tool({parameters: z.object({ query: z.string() }),execute: async ({ query }) => ({ results: [] }),}),
};const result = await generateText({ model, prompt, tools });// TypeScript 自动推断所有可能的工具结果类型!
result.toolResults.forEach(toolResult => {if (toolResult.toolName === 'getWeather') {console.log(toolResult.output.temp); // ✅ 类型正确console.log(toolResult.output.condition); // ✅ 类型正确// console.log(toolResult.output.results); // ❌ 编译错误!} else if (toolResult.toolName === 'searchWeb') {console.log(toolResult.output.results); // ✅ 类型正确}
});
完全的类型安全!IDE 会给你完美的自动补全。
3.4 Telemetry 与可观测性
AI SDK 内置了对 OpenTelemetry 的完整支持:
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const result = await generateText({model: openai('gpt-4o'),prompt: 'Hello',experimental_telemetry: {isEnabled: true,functionId: 'chat-handler',metadata: {userId: 'user-123',sessionId: 'session-456',},},
});
自动记录的指标包括:
-
请求延迟(P50、P95、P99)
-
Token 使用量(输入/输出)
-
错误率和错误类型
-
工具调用次数
-
自定义元数据
配合 Vercel Analytics 或 Sentry,可以实现完整的 AI 应用监控。
四、实战场景:从理论到落地
4.1 场景一:智能客服系统
// 定义客服 Agent
const customerServiceAgent = new ToolLoopAgent({model: openai('gpt-4o'),system: `你是一个专业的在线客服,负责处理用户咨询。你可以:1. 查询订单状态2. 处理退换货请求3. 回答产品相关问题请始终保持礼貌和专业。`,tools: {queryOrder: tool({description: '查询订单状态',parameters: z.object({orderId: z.string(),}),execute: async ({ orderId }) => {const order = await db.orders.findOne({ id: orderId });return {status: order.status,estimatedDelivery: order.deliveryDate,trackingNumber: order.trackingNumber,};},}),processRefund: tool({description: '处理退款申请',parameters: z.object({orderId: z.string(),reason: z.string(),}),// 需要人工审批approvalRequired: ({ orderId, reason }) => ({message: `用户申请退款\n订单号:${orderId}\n原因:${reason}\n是否批准?`,}),execute: async ({ orderId, reason }) => {await db.refunds.create({ orderId, reason });await sendEmail(/* ... */);return { success: true, refundId: 'RF123456' };},}),searchKnowledgeBase: tool({description: '搜索产品知识库',parameters: z.object({query: z.string(),}),execute: async ({ query }) => {const results = await vectorDB.search(query, { topK: 3 });return { articles: results };},}),},
});// Next.js API Route
export async function POST(req: Request) {const { messages } = await req.json();return createAgentUIStreamResponse({agent: customerServiceAgent,messages,});
}
4.2 场景二:代码生成与执行
const codeGeneratorAgent = new ToolLoopAgent({model: anthropic('claude-3-5-sonnet'),system: '你是一个代码生成助手,可以生成并执行代码',tools: {generateCode: tool({description: '生成代码',parameters: z.object({language: z.enum(['python', 'javascript', 'typescript']),task: z.string(),}),execute: async ({ language, task }) => {// 使用模型生成代码const { text } = await generateText({model: anthropic('claude-3-5-sonnet'),prompt: `生成 ${language} 代码来完成以下任务:${task}`,});return { code: text };},}),executeCode: tool({description: '在沙箱环境执行代码',parameters: z.object({code: z.string(),language: z.string(),}),execute: async ({ code, language }) => {// 使用 Vercel Sandbox 或 E2B 执行const sandbox = await Sandbox.create();const result = await sandbox.run(code);return { stdout: result.stdout,stderr: result.stderr,exitCode: result.exitCode,};},}),},
});
4.3 场景三:多模态内容生成
const contentCreatorAgent = new ToolLoopAgent({model: openai('gpt-4o'),system: '你是一个内容创作助手,可以生成文字、图片和语音',tools: {generateArticle: tool({description: '生成文章',parameters: z.object({topic: z.string(),tone: z.enum(['formal', 'casual', 'humorous']),}),execute: async ({ topic, tone }) => {const { object } = await generateObject({model: openai('gpt-4o'),schema: z.object({title: z.string(),content: z.string(),tags: z.array(z.string()),}),prompt: `写一篇关于 ${topic} 的文章,风格是 ${tone}`,});return object;},}),generateCoverImage: tool({description: '生成封面图',parameters: z.object({description: z.string(),}),execute: async ({ description }) => {const { image } = await generateImage({model: openai.image('dall-e-3'),prompt: description,size: '1792x1024',});const url = await uploadToS3(image);return { imageUrl: url };},}),generateAudio: tool({description: '生成音频旁白',parameters: z.object({text: z.string(),}),execute: async ({ text }) => {const { audio } = await generateSpeech({model: openai.speech('tts-1-hd'),text,voice: 'nova',});const url = await uploadToS3(audio);return { audioUrl: url };},}),},
});// 使用示例
const result = await contentCreatorAgent.generate({prompt: '创作一篇关于"AI 如何改变教育"的多媒体内容,包括文章、封面图和音频旁白',
});
五、性能优化:让你的 AI 应用飞起来
5.1 流式响应优化
import { streamText } from 'ai';const result = streamText({model: openai('gpt-4o'),prompt: 'Write a long essay',// 开启实验性的流式优化experimental_transform: (stream) => {return stream.pipeThrough(new TextDecoderStream()).pipeThrough(new TransformStream({transform(chunk, controller) {// 批量处理,减少客户端渲染次数if (this.buffer) {this.buffer += chunk;} else {this.buffer = chunk;}if (this.buffer.length > 50) {controller.enqueue(this.buffer);this.buffer = '';}},flush(controller) {if (this.buffer) {controller.enqueue(this.buffer);}},}));},
});
5.2 Prompt 缓存
利用 Anthropic 的 Prompt Caching 功能:
const systemPrompt = `你是一个专业的代码审查助手...
(这里有 10000 字的详细指南)
`;const result = await generateText({model: anthropic('claude-3-5-sonnet'),system: [{type: 'text',text: systemPrompt,// 标记为可缓存experimental_providerMetadata: {anthropic: { cacheControl: { type: 'ephemeral' } },},},],prompt: '审查这段代码:...',
});// 后续请求会命中缓存,大幅降低成本和延迟!
5.3 并行工具调用
const result = await generateText({model: openai('gpt-4o'),prompt: '同时查询北京、上海、深圳的天气',tools: {getWeather: tool({description: '查询天气',parameters: z.object({ city: z.string() }),execute: async ({ city }) => {return await weatherAPI.get(city);},}),},// 开启并行工具调用experimental_toolCallMode: 'parallel',
});// 模型会一次性发起 3 个 getWeather 调用
// AI SDK 自动并行执行,而不是串行!
5.4 边缘计算部署
AI SDK 完美支持 Vercel Edge Functions:
// app/api/chat/route.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';export const runtime = 'edge'; // 关键:启用边缘计算export async function POST(req: Request) {const { messages } = await req.json();return streamText({model: openai('gpt-4o'),messages,}).toUIMessageStreamResponse();
}
部署到全球 CDN 节点,响应延迟降低 80%!
六、最佳实践:避坑指南
6.1 错误处理
import { RetryError, APIError } from 'ai';try {const result = await generateText({model: openai('gpt-4o'),prompt: 'Hello',maxRetries: 3,});
} catch (error) {if (error instanceof RetryError) {console.error('重试次数耗尽:', error.message);// 降级到缓存响应或默认回复} else if (error instanceof APIError) {console.error('API 错误:', error.statusCode, error.message);// 记录到监控系统} else {console.error('未知错误:', error);}
}
6.2 成本控制
const result = await generateText({model: openai('gpt-4o-mini'), // 使用更便宜的模型prompt: userInput,maxOutputTokens: 500, // 限制输出长度abortSignal: AbortSignal.timeout(10000), // 10s 超时onFinish: ({ usage }) => {// 记录 Token 使用量await metrics.record({inputTokens: usage.inputTokens,outputTokens: usage.outputTokens,cost: calculateCost(usage),});},
});
6.3 安全考虑
const tools = {executeCommand: tool({description: '执行系统命令',parameters: z.object({command: z.string(),}),// 必须人工审批!approvalRequired: ({ command }) => ({message: `AI 请求执行命令:${command}\n这可能有安全风险,是否允许?`,}),execute: async ({ command }) => {// 白名单校验const allowedCommands = ['ls', 'pwd', 'date'];if (!allowedCommands.some(cmd => command.startsWith(cmd))) {throw new Error('不允许的命令');}// 在沙箱环境执行const result = await sandbox.exec(command);return { output: result };},}),
};
七、未来展望:AI SDK 的星辰大海
7.1 多 Agent 编排
AI SDK 正在探索更复杂的 Agent 系统:
// 未来可能的 API
const multiAgentSystem = createAgentSystem({agents: {researcher: new ToolLoopAgent({ /* ... */ }),writer: new ToolLoopAgent({ /* ... */ }),reviewer: new ToolLoopAgent({ /* ... */ }),},workflow: {steps: [{ agent: 'researcher', input: 'topic' },{ agent: 'writer', input: 'researchResults' },{ agent: 'reviewer', input: 'draft' },],routing: 'sequential', // 或 'parallel', 'conditional'},
});
7.2 本地模型支持
随着 Ollama、LM Studio 等本地模型工具的兴起:
import { ollama } from '@ai-sdk/ollama';const result = await generateText({model: ollama('llama3.1:70b'),prompt: 'Hello',// 完全本地运行,零网络调用!
});
7.3 RAG(检索增强生成)原生支持
const ragAgent = new RAGAgent({model: openai('gpt-4o'),vectorStore: pinecone.index('my-knowledge-base'),retriever: {topK: 5,minScore: 0.8,},
});const answer = await ragAgent.generate({prompt: '公司的休假政策是什么?',
});
// 自动从向量库检索相关文档,然后生成答案
八、总结:为什么选择 Vercel AI SDK?
在这个 AI 工具层出不穷的时代,Vercel AI SDK 凭什么脱颖而出?让我们用一个表格总结:
特性 | Vercel AI SDK | LangChain | OpenAI SDK | 自己封装 |
---|---|---|---|---|
多模型支持 | ✅ 30+ 统一 API | ✅ 需要不同适配器 | ❌ 仅 OpenAI | ❌ 需要逐个实现 |
类型安全 | ✅ 完整 TypeScript | ⚠️ 部分类型 | ✅ 官方类型 | ❌ 自己维护 |
流式处理 | ✅ 原生支持 | ⚠️ 复杂配置 | ✅ 原生支持 | ❌ 自己实现 |
UI 集成 | ✅ React/Vue/Svelte | ❌ 需要自己实现 | ❌ 需要自己实现 | ❌ 需要自己实现 |
Agent 系统 | ✅ 内置 ToolLoopAgent | ✅ 功能更全 | ❌ 需要自己实现 | ❌ 需要自己实现 |
学习曲线 | 🟢 平缓 | 🔴 陡峭 | 🟡 中等 | 🔴 陡峭 |
文档质量 | 🟢 优秀 | 🟡 一般 | 🟢 优秀 | ❌ 自己写 |
社区生态 | 🟢 快速增长 | 🟢 成熟 | 🟢 成熟 | ❌ 无 |
维护成本 | 🟢 低 | 🟡 中 | 🟢 低 | 🔴 高 |
谁适合使用 AI SDK?
✅ 强烈推荐
-
正在构建 AI 驱动的 Web 应用
-
需要快速原型验证 AI 功能
-
团队使用 Next.js / React / Vue
-
希望保持模型切换的灵活性
-
需要类型安全和 IDE 支持
⚠️ 需要评估
-
构建复杂的多步 Agent 系统(LangChain 可能更合适)
-
需要深度定制模型行为
-
使用小众 AI 模型(可能需要自己实现 Provider)
❌ 不太适合
-
纯后端 Python 项目(用 LangChain / LlamaIndex)
-
不使用 TypeScript(虽然也能用 JavaScript,但体验大打折扣)
核心价值主张
如果用一句话总结 Vercel AI SDK 的价值,那就是:
让开发者用最少的代码,获得最强大的 AI 能力,同时保持最大的灵活性。
立即开始
# 安装核心包
npm install ai# 安装你选择的模型 Provider
npm install @ai-sdk/openai
# 或者
npm install @ai-sdk/anthropic
# 或者
npm install @ai-sdk/google# 创建你的第一个 AI 应用
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';const { text } = await generateText({model: openai('gpt-4o'),prompt: '讲一个关于程序员的冷笑话',
});console.log(text);
就是这么简单!
尾声:AI 开发的范式转移
Vercel AI SDK 不仅仅是一个工具库,它代表了 AI 应用开发范式的转变:
从:"我需要研究 OpenAI 的 API 文档,然后处理流式响应,再实现工具调用..."
到:"generateText({ model, prompt, tools })
"
从:"切换模型需要重构整个代码库"
到:"改一个参数:model: anthropic('claude-3-5-sonnet')
"
从:"AI 功能只能后端实现"
到:"useChat()
Hook 直接在 React 组件中使用"
这就是好工具的力量——它不是替你完成工作,而是让你能够专注于真正重要的事情:构建改变世界的 AI 应用。
当你还在为各种 API 细节焦头烂额时,其他开发者已经用 AI SDK 构建出了下一个杀手级应用。
不要被落下。立即尝试 Vercel AI SDK,开启你的 AI 之旅。
相关资源
-
官方网站:https://ai-sdk.dev
-
GitHub 仓库:https://github.com/vercel/ai
-
在线示例:https://ai-sdk.dev/examples
-
Discord 社区:https://vercel.com/discord
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