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深入了解 agentic 的功能与特性
介绍
这个项目的目标是创建一套标准的AI函数/工具，这些工具不仅适用于普通的TS使用，还能优化用于LLM应用，并且可以兼容所有主流的AI SDK（如LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK、OpenAI SDK等）。
例如，像WeatherClient这样的标准库客户端可以作为普通的TS类使用：
ts1import { WeatherClient } from '@agentic/stdlib'
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深入了解 agentic 的功能与特性
这个项目的目标是创建一套标准的AI函数/工具，这些工具不仅适用于普通的TS使用，还能优化用于LLM应用，并且可以兼容所有主流的AI SDK（如LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK、OpenAI SDK等）。
例如，像WeatherClient这样的标准库客户端可以作为普通的TS类使用：
ts1import { WeatherClient } from '@agentic/stdlib'
或者你可以将这些客户端用作基于LLM的工具，在这种情况下，LLM会决定何时以及如何调用底层函数。
通过适配器，这可以在所有主要的AI SDK上使用。以下是使用Vercel的AI SDK的示例：
ts1// sdk特定的导入 2import { openai } from '@ai-sdk/openai' 3import { generateText } from 'ai' 4import { createAISDKTools } from '@agentic/stdlib/ai-sdk' 5 6// sdk无关的导入 7import { WeatherClient } from '@agentic/stdlib' 8 9const weather = new WeatherClient() 10 11const result = await generateText({ 12 model: openai('gpt-4o'), 13 // 这是使用`@agentic/stdlib/ai-sdk`适配器的关键行 14 tools: createAISDKTools(weather), 15 toolChoice: 'required', 16 prompt: 'What is the weather in San Francisco?' 17}) 18 19console.log(result.toolResults[0])
你可以使用我们经过彻底测试的标准AI函数库与你喜欢的AI SDK，而无需编写任何胶水代码！
这是一个稍微复杂的示例，它使用了多个客户端并使用AIFunctionSet.pick方法选择它们的部分功能：
ts1// sdk特定的导入 2import { ChatModel, createAIRunner } from '@dexaai/dexter' 3import { createDexterFunctions } from '@agentic/stdlib/dexter' 4 5// sdk无关的导入 6import { PerigonClient, SerperClient } from '@agentic/stdlib' 7 8async function main() { 9 // Perigon是一个新闻API，Serper是一个Google搜索API 10 const perigon = new PerigonClient() 11 const serper = new SerperClient() 12 13 const runner = createAIRunner({ 14 chatModel: new ChatModel({ 15 params: { model: 'gpt-4o', temperature: 0 } 16 }), 17 functions: createDexterFunctions( 18 perigon.functions.pick('search_news_stories'), 19 serper 20 ), 21 systemMessage: `你是一个有帮助的助手。请尽量简洁。` 22 }) 23 24 const result = await runner( 25 '总结最新的关于即将到来的美国大选的新闻。' 26 ) 27 console.log(result) 28}
在这里，我们向LLM暴露了两个功能，search_news_stories（来自PerigonClient.searchStories方法）和serper_google_search（隐式来自SerperClient.search方法）。
所有的SDK适配器如createDexterFunctions都非常灵活，可以接受多种输入。AIFunctionLike对象包括：
AIFunctionSet - AI函数集（如perigon.functions.pick('search_news_stories')或perigon.functions或serper.functions）AIFunctionsProvider - 通过.functions属性暴露AIFunctionSet的客户端类（如perigon或serper）AIFunction - 单个函数（如perigon.functions.get('search_news_stories')或serper.functions.get('serper_google_search')或通过createAIFunction实用函数直接创建的AI函数）你可以传递任意数量的AIFunctionLike对象，并可以通过.pick、.omit、.get、.map等方法将它们作为AIFunctionSet集合进行操作。
sh1npm install @agentic/stdlib
此包是仅ESM并且需要Node.js >= 18或等效的环境（如bun、deno、CF workers等）。
[!注意] 所有重第三方导入都被隔离为可选对等依赖项，以使主
@agentic/stdlib包尽可能轻量。
根据你要使用的AI SDK和工具，你还需要安装所需的对等依赖项。
| 服务 | 客户端 | 描述 |
|---|---|---|
| Bing | BingClient | Bing网页搜索。 |
| Calculator | calculator | 用于简单数学表达式的基本计算器。 |
| Clearbit | ClearbitClient | 解析和丰富个人和公司数据。 |
| Dexa | DexaClient | 回答 |
来自世界顶级播客的问题。 |
| Diffbot | DiffbotClient | 网页分类和抓取；个人和公司数据丰富。 |
| E2B | e2b | 托管的Python代码解释器沙盒，非常适合数据分析、灵活的代码执行和即时高级推理。 |
| Exa | ExaClient | 针对LLM的网页搜索。 |
| Firecrawl | FirecrawlClient | 网站抓取和清理。 |
| HackerNews | HackerNewsClient | 官方的HackerNews API。 |
| Hunter | HunterClient | 电子邮件查找器、验证器和丰富工具。 |
| Jina | JinaClient | 干净的URL阅读器和网页搜索+URL顶级结果读取，提供慷慨的免费配额。 |
| Midjourney | MidjourneyClient | 非官方的Midjourney生成图像客户端。 |
| Novu | NovuClient | 发送通知（电子邮件、短信、应用内、推送等）。 |
| People Data Labs | PeopleDataLabsClient | 个人和公司数据（开发中）。 |
| Perigon | PerigonClient | 来自140,000多个来源的实时新闻API和网络内容数据。由AI结构化和丰富，为LLM优化。 |
| Polygon | PolygonClient | 股票市场和公司财务数据。 |
| PredictLeads | PredictLeadsClient | 深入的公司数据，包括筹资事件、招聘新闻、产品发布、使用的技术等信号。 |
| Proxycurl | ProxycurlClient | 来自LinkedIn和Crunchbase的个人和公司数据。 |
| Scraper | ScraperClient | 将URL抓取为干净的html/markdown/text内容（TODO：目前为封闭测试版）。 |
| Searxng | SearxngClient | 开源元搜索引擎，能够跨多个提供者进行搜索，如Reddit、Google、Brave、Arxiv、Genius、IMDB、烂番茄、维基数据、Wolfram Alpha、YouTube、GitHub，等。 |
| SerpAPI | SerpAPIClient | SerpAPI的Google搜索轻量级包装器。 |
| Serper | SerperClient | Serper的Google搜索轻量级包装器。 |
| Slack | SlackClient | 发送和接收Slack消息。 |
| SocialData | SocialDataClient | 非官方的Twitter / X客户端（只读），比官方Twitter API便宜得多。 |
| Tavily | TavilyClient | 针对LLM优化的网页搜索API。 |
| Twilio | TwilioClient | Twilio对话API，用于发送和接收短信。 |
| Twitter | TwitterClient | 获取用户、推文和搜索最近推文的基本Twitter API方法。支持计划感知的速率限制。使用Nango进行OAuth支持。 |
| WeatherAPI | WeatherClient | 基于位置的当前天气数据。 |
| Wikipedia | WikipediaClient | 维基百科页面搜索和摘要。 |
| Wolfram Alpha | WolframAlphaClient | Wolfram Alpha LLM API客户端，用于回答计算、数学和科学问题。 |
请注意，许多这些客户端暴露了多个AI功能。
SearchAndCrawlAIFunctionSet.specs或AIFunctionSet.toolSpecsimport { createAISDKTools } from '@agentic/stdlib/ai-sdk'import { createLangChainTools } from '@agentic/stdlib/langchain'import { createLlamaIndexTools } from '@agentic/stdlib/llamaindex'import { createGenkitTools } from '@agentic/stdlib/genkit'import { createDexterFunctions } from '@agentic/stdlib/dexter'参见示例目录，了解如何使用每个这些适配器的示例。
ky和zod@aiFunction(...)装饰器暴露选择的方法
inputSchema zod schema应尽量简洁，描述专为LLM使用而设计AIFunctionSet组合@agentic/stdlib的可选对等依赖项