Как перестать склеивать API и начать писать AI-приложения
Недавно ловил себя на мысли, что написание кода для работы с LLM превратилось в бесконечную рутину. Сначала ты полчаса настраиваешь стриминг ответов, потом пытаешься заставить типы TypeScript дружить с JSON-схемой от OpenAI, а под конец обнаруживаешь, что добавление второй модели (например, Claude вместо GPT) требует переписывания половины проекта. Платформа Vercel, которая подарила нам Next.js, решила навести порядок в этом хаосе и выпустила Vercel AI SDK.
Это не очередная обертка над API, а полноценный набор инструментов для TypeScript-разработчиков. Проект помогает забыть о низкоуровневых деталях и сфокусироваться на логике приложения и интерфейсе.
Чем интересен этот SDK
Основная проблема современных AI-библиотек — они либо слишком простые и ничего не умеют, либо настолько перегружены, что их изучение занимает неделю. Команда Vercel нашла золотую середину. Они разделили библиотеку на три независимые части: Core, UI и RSC.
Я протестировал Vercel AI SDK в паре мелких пет-проектов и заметил одну дещь: код становится чище, потому что SDK берет на себя самую неприятную часть — управление состоянием чата и стриминг данных на фронтенд.
Унифицированный доступ к моделям
Раньше для OpenAI нужен был один пакет, для Anthropic — другой, а для локальной Llama через Ollama — третий. Здесь же используется единый интерфейс. Если вам нужно заменить провайдера, вы просто меняете одну строку в инициализации.
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
const { text } = await generateText({
model: openai('gpt-4-turbo'),
prompt: 'Почему небо голубое?',
});
Если завтра Anthropic выпустит новую модель, которая окажется дешевле или быстрее, переезд займет пару минут. Это избавляет от вендор-лока и лишней головной боли.
Структурированные данные без галлюцинаций
Все мы знаем, что нейросети любят фантазировать. Если попросить их вернуть JSON, они могут добавить лишнюю запятую или вообще прислать текст вместо объекта. В SDK встроен метод generateObject, который использует возможности Zod для валидации. Вы описываете схему данных, а библиотека гарантирует, что на выходе будет именно то, что вы ждете.
Это критично для создания сложных интерфейсов или автоматизации процессов, где ошибка в одной букве может сломать весь пайплайн.
Готовые хуки для фронтенда
Для тех, кто использует React, Svelte или Vue, есть пакет ai/react (и аналоги для других фреймворков). Хук useChat сам управляет сообщениями, состоянием загрузки и обновлением интерфейса в реальном времени. Вам не нужно писать useEffect для прокрутки чата вниз или ловить ошибки запросов вручную.
const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
Под капотом и архитектура
Библиотека написана на TypeScript, и это чувствуется в каждом методе. Автодополнение работает идеально, вы всегда видите, какие параметры принимает модель.
Интересно реализована работа с инструментами (Function Calling). Вы можете передать в модель описание функции, которую она должна вызвать для получения данных. Например, если пользователь спрашивает погоду, модель поймет, что ей нужно вызвать функцию getWeather, а SDK сам проконтролирует этот процесс.
Когда стоит использовать
Vercel AI SDK идеально подходит, если вы строите:
- Чат-боты с поддержкой стриминга.
- Системы генерации контента, где важна структура (например, генераторы постов для соцсетей).
- Распознавание данных из текста (выделение сущностей).
- Продукты, где нужно быстро переключаться между разными LLM для тестов.
Если же вам нужно раз в месяц отправить один запрос к API OpenAI, возможно, установка целого SDK будет избыточной. Но для всего, что сложнее «Привет, мир», это спасение.
У проекта уже почти 25 тысяч звезд на GitHub, и это заслуженно. Ребята из Vercel смогли упаковать сложные концепции в понятные инструменты. Документация у проекта отличная, есть много живых примеров.
Если вы планируете внедрять AI в свой стек на TypeScript, я бы советовал начать именно с этого SDK. Он избавляет от написания велосипедов и позволяет сразу переходить к интересным задачам. С чего начать? Просто установите пакет и попробуйте сделать простейший стриминг текста — вы удивитесь, насколько это стало проще.
