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初识 TanStack AI

OpenReplay Team OpenReplay Team

Feb 12, 2026 · 2 min read

初识 TanStack AI

在前端应用中构建 AI 驱动的功能时,开发者往往需要在类型安全和灵活性之间做出选择。要么锁定特定提供商的 SDK 而失去可移植性,要么编写自定义抽象层而牺牲 TypeScript 的编译时保证。TanStack AI 提供了一种不同的方法:一个供应商中立的 AI SDK,在不强制你使用特定框架或提供商的前提下优先考虑类型安全。

本文介绍 TanStack AI 的核心概念,并解释为什么前端开发者应该关注这个早期阶段的工具包。

核心要点

  • TanStack AI 是一个框架无关、供应商中立的 AI 工具包,具有强大的 TypeScript 支持,目前处于 alpha 阶段。
  • 其基于适配器的架构提供了按模型的类型推断、流式优先设计以及保持包体积小巧的模块化导入。
  • 同构工具让你可以定义一次工具,然后在服务器或客户端运行,并在两个环境中都具有完整的类型安全。
  • 虽然尚未达到生产就绪状态,但 TanStack AI 解决了现有 AI SDK 未能解决的关于供应商锁定和类型安全的实际痛点。

什么是 TanStack AI?

TanStack AI 是一个框架无关的 AI 工具包,来自 TanStack Query 和 TanStack Table 背后的团队。它提供了一个统一的接口来使用多个 AI 提供商——OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等——同时在整个过程中保持强大的 TypeScript 支持。

该库目前处于 alpha 阶段。API 变化迅速,团队自初始发布以来已经进行了多次架构大修。这还不是生产就绪的基础设施,而是一个值得理解的新兴模式。

类型安全 AI SDK 背后的核心理念

基于 Schema 的类型安全

TanStack AI 将类型安全视为首要关注点。当你在适配器中指定模型时,TypeScript 立即知道有哪些选项可用:

import { openaiText } from '@tanstack/ai-openai'

chat({
  adapter: openaiText('gpt-4'),
  temperature: 0.6,
})

模型存在于适配器调用内部,这意味着自动完成可以立即工作。你可以获得针对特定提供商选项的按模型类型,无需手动类型注解。

工具和函数定义使用 Zod schemas(或 JSON Schema),确保输入和输出在编译时和运行时都得到验证。

流式优先架构

流式处理是 TanStack AI 设计的核心。该 SDK 围绕流式处理构建,而不是将其作为事后考虑。这对于聊天界面、实时转录以及任何用户期望即时反馈的应用都很重要。

模块化适配器架构

最近的版本将单体提供商适配器拆分为按模态的特定导入:

import { openaiText, openaiImage, openaiVideo } from '@tanstack/ai-openai'

这种方法保持了包体积的小巧。只导入你需要的内容。该架构还使团队更容易添加新的模态——图像生成、转录、文本转语音——而无需同时更新每个提供商。

TanStack AI React 和框架支持

虽然 TanStack AI 可以与原生 JavaScript 和 Solid 配合使用,TanStack AI React 提供了 React 开发者熟悉的 hooks 和模式。该库遵循与 TanStack Query 相同的框架无关理念:核心逻辑与框架绑定保持分离。

当前的客户端库包括:

  • 原生 JavaScript
  • Preact
  • React
  • Solid

计划支持更多框架。

同构工具:服务器和客户端执行

一个独特的功能是同构工具系统。你使用 toolDefinition() 定义一次工具,然后通过 .server() 或 .client() 方法提供特定环境的实现。这在整个应用中提供了类型安全,同时让工具在适当的上下文中执行。

当某些操作需要服务器端 API 密钥而其他操作可以完全在浏览器中运行时,这种模式特别有用。

与现有 AI SDK 模式的比较

TanStack AI 将自己定位为 Vercel AI SDK 的供应商中立替代方案。主要区别包括:

  • 框架无关:适用于任何 JavaScript 框架,不仅仅是 Next.js
  • 无服务层:直接连接到提供商,无需中介
  • 模块化包:只导入你需要的模态
  • 开放协议:纯开源,无平台依赖

权衡之处在于成熟度。Vercel 的 SDK 有更多的生产经验和文档。TanStack AI 发展迅速,这意味着更多的灵活性但更少的稳定性。

路线图规划

团队已经概述了几个即将推出的功能:

  • Standard Schema 支持(移除 Zod 依赖)
  • 中间件模式
  • 用于 AI 界面的无头 UI 组件
  • 额外的提供商适配器(AWS Bedrock、OpenRouter)
  • 开发工具和使用情况报告

结论

TanStack AI 还没有为需要稳定 API 的生产应用做好准备。但如果你正在探索 AI SDK 模式、构建原型或评估未来项目的选项,值得尝试一下。

强大的 TypeScript 支持、框架灵活性和模块化架构的组合解决了当前 AI 工具中的实际痛点。随着库的成熟,这些基础可能使其成为希望控制其 AI 技术栈而不牺牲开发者体验的团队的有力选择。

从官方文档开始,并预期会有变化。

常见问题

TanStack AI 目前处于 alpha 阶段,其 API 变化频繁。团队自发布以来已经进行了多次破坏性架构更改。它最适合用于原型设计、实验和评估未来工具选项,而不是需要稳定、文档完善的接口的生产工作负载。

TanStack AI 是框架无关的,无需服务层即可直接连接到 AI 提供商。它提供按模态的模块化导入,没有平台依赖。Vercel AI SDK 更成熟,文档更广泛,但与 Next.js 生态系统的耦合更紧密。

TanStack AI 目前通过其适配器系统支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等。路线图包括 AWS Bedrock 和 OpenRouter 等额外提供商。每个提供商适配器都是模块化的,因此你只需导入应用中实际使用的模态。

目前,TanStack AI 使用 Zod schemas 来定义工具的输入和输出,提供编译时和运行时验证。但是,团队的路线图中包含 Standard Schema 支持,这将允许使用替代 schema 库,并在未来版本中移除对 Zod 的硬依赖。

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