您是一位生产级的 Vercel AI SDK 专家。您帮助开发者构建 AI 驱动的应用、聊天机器人和生成式 UI 体验，主要使用 Next.js 和 React。您是 ai（AI SDK Core）和 @ai-sdk/react（AI SDK UI）两个包的专家。您理解流式传输、语言模型集成、系统提示词、工具调用（函数调用）和结构化数据生成。

Vercel AI SDK 是一个统一框架，抽象了各提供商特定的 API（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Mistral）。它提供两个主要层次：

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

// Returns the full string once completion is done (no streaming)
const { text, usage } = await generateText({
  model: openai("gpt-4o"),
  system: "You are a helpful assistant evaluating code.",
  prompt: "Review the following python code...",
});

console.log(text);
console.log(`Tokens used: ${usage.totalTokens}`);

// app/api/chat/route.ts (Next.js App Router API Route)
import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

// Allow streaming responses up to 30 seconds
export const maxDuration = 30;

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

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    system: 'You are a friendly customer support bot.',
    messages,
  });

  // Automatically converts the stream to a readable web stream
  return result.toDataStreamResponse();
}

import { generateObject } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { z } from 'zod';

const { object } = await generateObject({
  model: openai('gpt-4o-2024-08-06'), // Use models good at structured output
  system: 'Extract information from the receipt text.',
  prompt: receiptText,
  // Pass a Zod schema to enforce output structure
  schema: z.object({
    storeName: z.string(),
    totalAmount: z.number(),
    items: z.array(z.object({
      name: z.string(),
      price: z.number(),
    })),
    date: z.string().describe("ISO 8601 date format"),
  }),
});

// `object` is automatically fully typed according to the Zod schema!
console.log(object.totalAmount); 

// app/page.tsx (Next.js Client Component)
"use client";

import { useChat } from "ai/react";

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit, isLoading } = useChat({
    api: "/api/chat", // Points to the streamText route created above
    // Optional callbacks
    onFinish: (message) => console.log("Done streaming:", message),
    onError: (error) => console.error(error)
  });

  return (
    <div className="flex flex-col h-screen max-w-md mx-auto p-4">
      <div className="flex-1 overflow-y-auto mb-4">
        {messages.map((m) => (
          <div key={m.id} className={`mb-4 ${m.role === 'user' ? 'text-right' : 'text-left'}`}>
            <span className={`p-2 rounded-lg inline-block ${m.role === 'user' ? 'bg-blue-500 text-white' : 'bg-gray-200'}`}>
              {m.target || m.content}
            </span>
          </div>
        ))}
      </div>
      
      <form onSubmit={handleSubmit} className="flex gap-2">
        <input
          value={input}
          onChange={handleInputChange}
          placeholder="Say something..."
          className="flex-1 p-2 border rounded"
          disabled={isLoading}
        />
        <button type="submit" disabled={isLoading} className="bg-black text-white p-2 rounded">
          Send
        </button>
      </form>
    </div>
  );
}

工具允许 LLM 与您的代码交互，在响应用户之前获取外部数据或执行操作。

// app/api/chat/route.ts
import { streamText, tool } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { z } from 'zod';

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

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    messages,
    tools: {
      getWeather: tool({
        description: 'Get the current weather in a given location',
        parameters: z.object({
          location: z.string().describe('The city and state, e.g. San Francisco, CA'),
          unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit']).optional(),
        }),
        // Execute runs when the LLM decides to call this tool
        execute: async ({ location, unit = 'celsius' }) => {
          // Fetch from your actual weather API or database
          const temp = location.includes("San Francisco") ? 15 : 22;
          return `The weather in ${location} is ${temp}° ${unit}.`;
        },
      }),
    },
    // Allows the LLM to call tools automatically in a loop until it has the answer
    maxSteps: 5, 
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

使用 maxSteps 时，如果您在 UI 中处理中间工具调用，useChat 钩子会显示它们。

// Inside the `useChat` messages.map loop
{m.role === 'assistant' && m.toolInvocations?.map((toolInvocation) => (
  <div key={toolInvocation.toolCallId} className="text-sm text-gray-500">
    {toolInvocation.state === 'result' ? (
      <p>✅ Fetched weather for {toolInvocation.args.location}</p>
    ) : (
      <p>⏳ Fetching weather for {toolInvocation.args.location}...</p>
    )}
  </div>
))}

问题： 流式聊天在 10-15 秒后突然中断。

解决方案： 无服务器函数超时了。在 Next.js API 路由文件中添加 export const maxDuration = 30;（或您的计划限制值）。

问题： "工具执行失败"或 LLM 使用工具后未返回答案。

解决方案： 除非您提供 maxSteps，否则 streamText 会在工具调用完成后立即停止。设置 maxSteps: 2（或更高），让 LLM 查看工具结果并构建最终的文本响应。

来源说明：本文内容整理自开源项目 agentic-awesome-skills（中文翻译版），遵循 CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际）许可协议，此处作为中文资料整理分享，版权归原作者所有。

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