Vercel AI SDK 3.0 学习入门指南

前言：范式革命——当UI成为AI思维的涌现

在使用本指南前，请接受一个颠覆性的观念：我们不再是为AI生成的数据寻找匹配的UI容器。相反，我们正在构建一个环境，让合适的UI成为AI解决问题过程中自然“涌现”的产物。UI不再是预设的终点，而是AI思维过程的可视化、可交互的中间步骤。

本指南将带您掌握这种思想，并将其转化为稳定、可扩展、安全的生产级应用。

第一部分：核心哲学与四大基石

在深入案例前，必须理解支撑 Vercel AI SDK 3.0 生成式UI的四大核心理念。它们是您后续所有架构决策的理论依据。

1. 基石一：UI是AI状态的纯函数 (UI = f(AIState))

   • 理念: 整个用户界面，在任何时刻，都应是当前AI完整状态（包括对话历史、上下文、内部数据）的确定性渲染结果。
   • 实践: 我们使用createAI来管理这个核心的、持久化的AIState。这意味着UI的变更不是通过命令式地“添加”或“移除”组件，而是通过更新AIState，然后让React根据新状态重新渲染出正确的UI。

2. 基石二：工具是LLM的声明式API (Tools as a Declarative API for LLMs)

   • 理念: 您的React组件不再仅仅是UI片段，它们是提供给LLM的一套功能强大的、类型安全的“API”。您通过Zod Schema和描述（description）来定义这个API的“文档”。
   • 实践: LLM的职责是根据用户意图，选择调用哪个“API”（工具），并提供符合“文档”（Schema）的参数。SDK负责执行这个调用并将结果渲染出来。您的工作从“命令AI做什么”转变为“教会AI能用什么”。

3. 基石三：服务器是安全可靠的业务编排器 (The Secure Orchestrator)

   • 理念: 所有核心业务逻辑、数据获取、外部API调用和状态变更，都必须在服务器端的render函数或独立的Server Action中执行。
   • 实践: 客户端只接收渲染好的UI和无害的数据。API密钥、数据库连接、复杂的业务规则永远不会暴露。这天然地形成了一个安全的后端边界。

4. 基石四：流式传输是默认的用户体验 (Streaming as the Default UX)

   • 理念: 用户等待是糟糕的体验。系统必须在思考和处理的同时，持续地提供反馈。
   • 实践: 优先使用streamUI和异步生成器 (async function*)。这允许您流式传输加载状态、中间思考过程的文本、甚至是部分渲染的UI，从而创造一种“实时协作”而非“请求-响应”的体验。

第二部分：分级案例深潜——从基础构件到复杂工作流

我们将通过三个不同业务领域的案例，逐步展示四大基石如何在实践中组合，以解决日益复杂的问题。

Level 1: 基础构件——让AI掌握“说话”和“展示”

目标：掌握让AI返回单个、有状态的UI组件的核心模式。

案例1.1：智能金融仪表盘小部件 (领域：金融科技)

场景: 用户是金融分析师，他需要快速获取某支股票的关键指标。

实现:

1. 工具定义 (/components/ai/stock-quote.tsx):

   import { z } from 'zod';// Schema是给LLM的“API文档”
   export const stockQuoteSchema = z.object({symbol: z.string().describe("The stock ticker symbol, e.g., 'NVDA'"),price: z.number().describe("The latest closing price."),change: z.number().describe("The dollar change from the previous day."),changePercent: z.number().describe("The percentage change."),
   });// 组件是纯粹的UI表现
   export function StockQuote({ price, change, changePercent, symbol }: z.infer<typeof stockQuoteSchema>) {const isPositive = change >= 0;return (<div className={`p-4 border-l-4 ${isPositive ? 'border-green-500 bg-green-50' : 'border-red-500 bg-red-50'}`}><p className="font-bold text-xl">{symbol}</p><p className="text-2xl">${price.toFixed(2)}</p><p className={`text-sm ${isPositive ? 'text-green-700' : 'text-red-700'}`}>{isPositive ? '+' : ''}{change.toFixed(2)} ({changePercent.toFixed(2)}%)</p></div>);
   }
   

2. 编排逻辑 (/app/actions.tsx):

   // 在tools对象中
   getStockQuote: {description: 'Get and display a real-time quote for a specific stock symbol.',parameters: stockQuoteSchema,render: async function* (props) {// 基石三：服务器端编排。 props已经由SDK根据Schema验证过// 在真实应用中，我们会在这里调用金融数据API// const quoteData = await fetchQuoteFromFMP(props.symbol);// 这里为了演示，我们直接使用LLM可能幻化出的数据return <StockQuote {...props} />;}
   }
   

架构洞察:

• 这是一个最纯粹的**“展示型”**工具。AI负责理解用户意图（“给我看下英伟达股价”）并从非结构化文本中提取结构化数据（symbol），然后调用工具。
• render函数是业务逻辑的封装点。即使LLM幻化出价格数据，render也可以选择忽略它们，而去调用真实的API，确保数据的准确性。

Level 2: 流式交互——构建有反馈、有过程的体验

目标：掌握使用异步生成器提供加载状态和中间反馈，创造流畅的用户体验。

案例2.1：AI旅行规划助手 (领域：旅游)

场景: 用户计划去巴黎旅行，AI需要分步查询天气、推荐景点，并在每一步都给出反馈。

实现:

1. 多阶段UI组件 (/components/ai/trip-planner.tsx):

   // 骨架屏组件
   export function TripPlannerSkeleton() { /* ...一个加载中的UI布局... */ }// 最终展示组件
   export function TripPlanDisplay({ city, weather, attractions }) {return (<div><h3>Trip Plan for {city}</h3><p>Weather: {weather}</p><h4>Top Attractions:</h4><ul>{attractions.map(a => <li key={a}>{a}</li>)}</ul></div>);
   }
   

2. 分步流式编排 (/app/actions.tsx):

   planTrip: {description: 'Plan a trip by fetching weather and top attractions for a city.',parameters: z.object({ city: z.string() }),render: async function* ({ city }) {// 基石四：立即提供反馈yield <TripPlannerSkeleton />;// 模拟第一个长时任务：获取天气const weatherPromise = fetchWeatherAPI(city);// 在等待时，可以流式传输文本反馈yield <p>Checking the weather in {city}...</p>;const weather = await weatherPromise;// 模拟第二个长时任务：获取景点const attractionsPromise = fetchAttractionsAPI(city);yield <p>Okay, the weather is {weather}. Now finding top attractions...</p>;const attractions = await attractionsPromise;// 返回最终的完整UIreturn <TripPlanDisplay city={city} weather={weather} attractions={attractions} />;}
   }
   

架构洞察:

• async function*是实现过程式UI的关键。yield关键字将render函数变成了一个可以暂停和恢复的“状态机”。
• 每一个yield都向客户端推送一个新的UI状态，客户端无缝地用新UI替换旧UI。这让用户感觉AI是“活”的，正在与他们同步工作。
• 这种模式完美适用于任何需要多个顺序异步调用的场景，如多步表单验证、复杂数据报告生成等。

Level 3: 闭环交互——让生成的UI能够“回话”

目标: 掌握如何让AI生成的UI包含可交互元素（如按钮），这些元素能再次调用Server Actions，形成一个完整的“AI提议 -> 用户决策 -> 系统执行”的闭环。

案例3.1：IT运维机器人 (领域：企业软件/DevOps)

场景: 系统检测到某个服务器CPU使用率过高。AI机器人不仅要报告问题，还要提供可行的解决方案（如“重启服务”），并让授权用户一键执行。

实现:

1. 带Action的UI组件 (/components/ai/alert-card.tsx):

   'use client'; // 这个组件需要客户端交互性
   import { useActions } from 'ai/rsc';
   import { restartServerAction } from '@/app/actions'; // 导入一个独立的Server Actionexport function HighCpuAlert({ serverId, serviceName }) {const [isSubmitting, setIsSubmitting] = useState(false);const [result, setResult] = useState('');const handleRestart = async () => {setIsSubmitting(true);const actionResult = await restartServerAction(serverId, serviceName);setResult(actionResult.message);setIsSubmitting(false);};return (<div><p><strong>Alert:</strong> High CPU on {serverId}.</p><p>Service "{serviceName}" might be the cause.</p><button onClick={handleRestart} disabled={isSubmitting}>{isSubmitting ? 'Restarting...' : `Restart ${serviceName}`}</button>{result && <p>{result}</p>}</div>);
   }
   

2. 独立的执行Action (/app/actions.tsx):

   // 这是一个独立的、可被任何客户端组件调用的Server Action
   export async function restartServerAction(serverId: string, serviceName: string) {'use server';// 基石三：在此执行安全的操作const session = await getAuth(); // 1. 权限校验if (!session?.user.isAdmin) {return { success: false, message: 'Error: Unauthorized.' };}// 2. 执行真正的运维操作const result = await sshIntoServerAndRestart(serverId, serviceName);// 3. 返回结果return { success: result.success, message: result.log };
   }
   

3. AI的提议工具 (/app/actions.tsx中的tools对象):

   proposeRestart: {description: 'When a server issue is detected, propose a restart action to the user.',parameters: z.object({ serverId: z.string(), serviceName: z.string() }),render: async function* (props) {return <HighCpuAlert {...props} />;}
   }
   

架构洞察:

• 我们清晰地分离了**“提议”和“执行”**。AI的职责是使用proposeRestart工具来提议，而真正的危险操作被封装在restartServerAction中。
• HighCpuAlert组件是连接这两者的桥梁。它由AI生成，但它内部的onClick处理器调用的是一个标准的、权限严格的Server Action。
• 这是生成式UI最强大的模式之一。它将LLM的推理能力（诊断问题）与传统软件的严谨性（权限控制、确定性操作）完美结合。

第三部分：生产化与架构升华

目标：将前述模式整合，并考虑在真实生产环境中的健壮性、可扩展性和安全性。

1. 架构模式：AI作为状态机协调器 (AI as a State Machine Coordinator)
将您的整个应用视为一个大型状态机。用户的输入是触发状态转换的事件。AI的职责是决定下一个状态是什么。

• 浏览商品 -> (用户点击商品) -> 查看详情 -> (AI提议加入购物车) -> 购物车预览
• AI的工具（showProductDetail, proposeAddToCart）就是状态转换的动作。AIState记录了当前处于哪个宏观状态。

2. 安全策略：纵深防御

• Schema验证是第一道门：zod能防止格式错误的输入。
• render函数是业务逻辑的围墙：在这里净化和验证从LLM收到的内容。例如，如果LLM为一个商品生成了不切实际的低价，你的render函数应该从数据库中拉取真实价格来覆盖它。
• 独立Action是最终的堡垒：对于任何会修改数据的操作（如addToCart, restartServerAction），必须在Action内部，而不是在render函数里，进行最严格的用户身份和权限验证。永远不要相信仅仅因为render被调用，用户就有权执行后续操作。

3. 高级状态管理：AIState vs UIState
createAI允许你定义两种状态：

• AIState: 这是“给AI看”的真相之源。它应该只包含干净、结构化的对话历史和核心数据（如购物车ID和数量）。这是你发送给LLM的messages数组的来源。
• UIState: 这是“给用户看”的临时状态。它可以包含加载指示器、临时的客户端交互状态、AI返回的UI组件等。
  实践: 当一个操作只是为了临时更新UI（如显示一个toast通知），你可以只更新UIState。当一个操作改变了对话的核心事实（如用户确认了一个订单），你必须更新AIState。这种分离能防止用临时的UI状态“污染”给LLM的上下文，从而节省token并提高准确性。

4. 测试与可观测性

• 工具单元测试: 独立测试你的每个UI组件和其对应的render函数。你可以mock掉外部API调用，断言在给定props时，render函数能否yield或return正确的UI组件。
• 端到端测试 (E2E): 使用Playwright或Cypress编写测试脚本，模拟完整的用户对话。例如：“断言当用户输入’查找X’时，页面上最终会出现一个带有特定标题的ProductCard组件”。
• 日志与追踪: 在每个render函数的入口和出口、以及每个独立Action中，添加详细的日志。记录LLM返回了哪个工具调用、参数是什么、你的业务逻辑是否覆盖了它、最终渲染了哪个UI。这将是你调试和优化应用最重要的遥测数据。

结论

通过本指南的深度实践，您掌握的已远超一个SDK的用法。您学会了一种全新的应用设计哲学，能够将LLM的强大推理能力，安全、高效、且富有创造性地融入到用户界面的每一个像素中。您现在有能力构建的，是能够与用户深度协作、共同完成复杂任务的下一代智能软件。