TanStack AI

一个功能强大、类型安全的 AI SDK，用于构建人工智能驱动的应用程序。

• 提供商无关的适配器（OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等）
• 可树摇的适配器 - 只导入你需要的部分，以减小包体积
• 多模态内容支持 - 支持发送图片、音频、视频和文档
• 图像生成 - 使用 OpenAI DALL-E/GPT-Image 和 Gemini Imagen 生成图像
• 聊天完成、流式传输和代理循环策略
• 带有适配器的无头聊天状态管理（SSE、HTTP 流、自定义）
• 同构的类型安全工具，支持服务器端和客户端执行
• 与 TanStack Start 的增强集成 - 在 AI 工具和服务器函数之间共享实现
• 可观测性事件 - 针对文本、工具、图像、语音、转录和视频的结构化、类型化的事件（文档）

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要求

• Node.js v24+ 是必需的，以避免与 isolated-vm 的兼容性问题。

可树摇的适配器

只导入你需要的功能，以减小包体积：

// 仅聊天功能 - 不会打包摘要代码
import { openaiText } from '@tanstack/ai-openai/adapters'
import { generate } from '@tanstack/ai'

const textAdapter = openaiText()

const result = generate({
  adapter: textAdapter,
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: [{ type: 'text', content: 'Hello!' }] }],
})

for await (const chunk of result) {
  console.log(chunk)
}

可用的适配器：openaiText、openaiEmbed、openaiSummarize、anthropicText、geminiText、ollamaText 等。

参与进来

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• 请参阅 CONTRIBUTING.md 以获取设置说明

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… 更多内容请访问 TanStack.com »

TanStack AI 快速上手指南

TanStack AI 是一个功能强大且类型安全的 AI SDK，专为构建 AI 驱动的应用程序设计。它支持多种模型提供商（如 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等），并提供可摇树优化（Tree-shakeable）的适配器以减小打包体积。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• Node.js 版本：必须安装 Node.js v24+。

  ⚠️ 注意：较低版本的 Node.js 可能会导致与 isolated-vm 的兼容性问题。

安装步骤

使用 npm 或 yarn 安装核心包及所需的适配器。以下以 OpenAI 文本适配器为例：

npm install @tanstack/ai @tanstack/ai-openai

或者使用 yarn：

yarn add @tanstack/ai @tanstack/ai-openai

💡 国内加速提示：如果下载速度较慢，建议配置淘宝镜像源：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

基本使用

TanStack AI 的核心优势在于其模块化设计。您只需导入所需的功能，无需捆绑未使用的代码。以下是一个最简单的生成文本示例：

// 仅导入聊天功能和 OpenAI 文本适配器
import { openaiText } from '@tanstack/ai-openai/adapters'
import { generate } from '@tanstack/ai'

// 初始化适配器
const textAdapter = openaiText()

// 执行生成任务
const result = generate({
  adapter: textAdapter,
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: [{ type: 'text', content: 'Hello!' }] }],
})

// 流式处理结果
for await (const chunk of result) {
  console.log(chunk)
}

可用适配器示例： 除了 openaiText，您还可以根据需求导入其他适配器，例如：

• openaiEmbed (嵌入向量)
• openaiSummarize (摘要)
• anthropicText (Anthropic 模型)
• geminiText (Google Gemini 模型)
• ollamaText (本地 Ollama 模型)

这种按需导入的方式确保了您的应用打包体积最小化。