Vercel AI SDK

Vercel AI SDK 是由前端开发平台 Vercel 官方推出的 AI 应用开发套件，专为开发者打造，支持使用 JavaScript 和 TypeScript 快速构建 AI 聊天机器人应用，集成 OpenAI、Anthropic、LangChain 等主流 AI 模型，让 AI 应用开发变得前所未有的简单高效。

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Vercel AI SDK 是什么？

Vercel AI SDK是 Vercel 团队在 2025 年推出的革命性 AI 开发工具包，专为现代 Web 开发者设计，旨在简化和加速 AI 驱动应用的构建过程。该 SDK 基于 TypeScript 构建，提供了统一的 API 接口，支持多种前端框架和 AI 模型提供商。

核心特性：

跨框架支持：完美兼容 React/Next.js、Svelte/SvelteKit、Vue/Nuxt 等主流前端框架
多模型集成：内置对 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、LangChain 等主流 AI 模型的支持
边缘计算优化：支持 Vercel Edge Runtime，实现全球低延迟部署
流式响应：原生支持 AI 响应的流式传输，提升用户体验
类型安全：完整的 TypeScript 支持，提供优秀的开发体验

技术栈：

前端：React/Next.js, Svelte, Vue
后端：Node.js, Edge Runtime, Serverless
AI 模型：OpenAI GPT 系列, Claude, Llama 2, Mistral 等
部署：Vercel 平台，支持全球 CDN

关键词： AI SDK, 聊天机器人, Next.js, TypeScript, 流式响应, 边缘计算, LLM 集成

Vercel AI SDK 主要功能

流式 AI 响应

Vercel AI SDK 最突出的功能是其原生的流式响应支持。通过使用 React Server Components 和 Suspense 边界，开发者可以轻松实现 AI 响应的实时流式传输，让用户能够立即看到 AI 正在生成的内容，而不是等待完整的响应。这种技术显著提升了用户体验，特别是在处理长文本生成时。

多框架统一 API

SDK 提供了统一的 API 接口，无论使用 React、Svelte 还是 Vue，开发者都可以使用相同的模式构建 AI 功能。这种一致性大大降低了学习成本，让团队可以在不同项目间无缝切换技术栈。

内置 AI 模型适配器

Vercel AI SDK 内置了丰富的 AI 模型适配器，包括：

OpenAI 适配器：支持 GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Vision 等模型
Anthropic 适配器：集成 Claude 系列模型
Hugging Face 适配器：支持开源模型如 Llama 2、Mistral 等
LangChain 集成：允许使用 LangChain 的链式调用和工具

实时 Playground 体验

sdk.vercel.ai playground提供了交互式在线 playground，包含 20 个不同的开源和云 LLM。开发者可以实时测试不同模型的响应效果，比较各种提示词的效果，并直接生成可用的代码片段。

模板和示例库

Vercel 提供了丰富的 AI 应用模板，包括：

基础聊天机器人模板
多轮对话应用
文档问答系统
代码生成助手
图像描述生成器

边缘优化部署

SDK 专门针对 Vercel 的边缘网络进行了优化，支持全球部署，确保用户无论身在何处都能获得低延迟的 AI 响应。

如何使用 Vercel AI SDK？

环境准备

步骤 1：安装 Node.js
确保系统已安装 Node.js 18+版本：


node --version

步骤 2：创建 Next.js 项目


pnpm dlx create-next-app@latest my-ai-app
# 或
npx create-next-app@latest my-ai-app

步骤 3：进入项目目录


cd my-ai-app

安装依赖

安装 AI SDK 和相关包：


pnpm install ai openai
# 或
npm install ai openai

配置环境变量

创建.env.local 文件：


OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

创建 API 路由

创建 app/api/chat/route.ts：


import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { streamText } from "ai";

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: openai("gpt-3.5-turbo"),
    messages,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

构建前端界面

创建 components/chat.tsx：


"use client";

import { useChat } from "ai/react";

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();

  return (
    <div className="flex flex-col w-full max-w-md py-24 mx-auto stretch">
      {messages.map((m) => (
        <div key={m.id} className="whitespace-pre-wrap">
          {m.role === "user" ? "User: " : "AI: "}
          {m.content}
        </div>
      ))}

      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input
          className="fixed bottom-0 w-full max-w-md p-2 mb-8 border border-gray-300 rounded shadow-xl"
          value={input}
          placeholder="Say something..."
          onChange={handleInputChange}
        />
      </form>
    </div>
  );
}

部署应用

部署到 Vercel：


vercel --prod

高级用法示例

使用流式响应：


import { StreamingTextResponse } from "ai";

export async function POST(req: Request) {
  const { prompt } = await req.json();

  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4",
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    stream: true,
  });

  return new StreamingTextResponse(response);
}