Revue de l'AI SDK (Vercel)

Qu'est-ce que l'AI SDK (Vercel) ?

Fonctionnalités clés de l'AI SDK (Vercel)

• Prise en charge multi-fournisseurs pour les LLM de OpenAI, Anthropic, Google, Amazon Bedrock, xAI Grok, Replicate, Fireworks, Cohere, Together AI, DeepInfra, DeepSeek et Cerebras.
• Capacités de streaming pour des réponses en temps réel, utilisant le streaming basé sur SSE pour les chats et les interfaces utilisateur génératives.
• Mécanismes de secours (fallbacks) intégrés pour une fiabilité et une résilience accrues des applications.
• Appel d'outils (tool calling) et workflows agentiques, y compris le contexte d'outil typé et le contexte d'exécution pour les interactions complexes.
• Framework de type sûr (type-safe) pour le développement d'agents, garantissant un comportement robuste et prévisible.
• Intégrations multi-modèles prenant en charge la génération de texte, d'images, de voix en temps réel et de vidéo.
• Primitives de haut niveau pour l'intégration des capacités d'IA, telles que useChat, generateText, streamObject et generateObject.
• Prise en charge des clients Model Context Protocol (MCP) et des applications MCP, permettant la séparation des outils visibles par le modèle et des outils réservés à l'application.
• Contrôle du raisonnement pour les LLM, avec des options de reasoning standardisées pour des fournisseurs comme Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic et DeepSeek R1.
• Prise en charge du bac à sable (sandbox) via une abstraction SandboxSession pour l'exécution portable de commandes dans les outils et les agents.

Qui devrait utiliser l'AI SDK (Vercel) ?

• Développeurs créant des applications basées sur l'IA : Pour la création de chatbots, d'agents conversationnels et d'interfaces utilisateur génératives avec des capacités de streaming en temps réel.
• Développeurs nécessitant une intégration multi-modèles : Pour unifier les interactions avec divers fournisseurs de LLM (par exemple, OpenAI, Anthropic, Google) via une API unique et cohérente.
• Développeurs axés sur les workflows agentiques : Pour la création d'agents IA autonomes capables d'effectuer des actions en plusieurs étapes et d'interagir avec des systèmes externes via l'appel d'outils (tool calling).
• Développeurs ayant besoin de génération de données structurées : Pour des tâches telles que l'extraction d'informations, la classification de données ou la génération de données synthétiques à l'aide d'objets JSON de type sûr (type-safe).
• Développeurs de l'écosystème Vercel/Next.js/React : Pour tirer parti d'un SDK optimisé pour leur environnement de développement existant, en se concentrant sur la préparation à la production et le déploiement efficace.

Comment utiliser l'AI SDK (Vercel)

• 1Installez le package AI SDK à l'aide d'un gestionnaire de packages (par exemple, npm install ai ou yarn add ai).
• 2Configurez un fournisseur de modèle IA en définissant les clés API et en spécifiant le modèle souhaité (par exemple, GPT-4o d'OpenAI, Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic).
• 3Utilisez des hooks côté client comme useChat dans les composants React ou Next.js pour créer des interfaces de chat en streaming et gérer l'historique des messages.
• 4Utilisez des fonctions côté serveur telles que streamText ou generateObject pour interagir avec les LLM pour la génération de texte ou la sortie de données structurées.
• 5Définissez et intégrez des outils pour les workflows agentiques, permettant aux modèles d'effectuer des actions externes ou d'accéder à des données spécifiques.
• 6Déployez l'application sur une plateforme comme Vercel, en tirant parti de ses Edge Functions pour un streaming et des performances optimisés.

Tarification et plans de l'AI SDK (Vercel)

• Gratuit : L'AI SDK est open-source et gratuit à utiliser.