9个AI开发必备JS开源库
我已经使用 Python 和 JavaScript 进行开发一段时间了，涉足 AI 和非 AI 项目。🌟
虽然 Python 凭借其庞大的生态系统无可否认地主导着 AI 开发领域，但 JavaScript/TypeScript 拥有自己独特的优势，使其成为强有力的竞争者：
- 性能：由于其异步特性和非阻塞 I/O，JavaScript/TypeScript 在基于 Web 的应用程序中通常优于 Python。
- 集成：与 Web 技术的无缝兼容性使创建 AI 驱动的 Web 应用程序变得更加容易，而无需切换语言。
- 包管理：让我们面对现实——与 Python 的生态系统相比，JavaScript 的包管理（npm 和 Yarn）更加强大且用户友好。
虽然 Python 仍然是大多数 AI 库的首选（每个新库似乎都推出了原生 Python 支持），但 JavaScript 仍然在 Web 开发领域占据主导地位。
有了可靠的 JavaScript/TypeScript 支持，将 AI 集成到 Web 应用程序中变得毫不费力，从而改善了前端和后端的开发体验。
因此，如果你正在寻找开源 JavaScript 库来构建令人难以置信的 AI 驱动应用程序，那么你来对地方了！
我整理了一份必试库列表，以提升你的 AI 开发水平。
请随意探索他们的 GitHub 存储库，为你最喜欢的库做出贡献，并通过为他们的工作加星标来表示你的支持！
1、Composio — 以 10 倍的速度构建可靠的代理
创建可靠的 AI 代理可能是一个难题，尤其是当你的目标是自动化涉及 Discord、Slack 或日历等外部工具的工作流程时。
这就是 Composio 的闪光点！
Composio 是用于构建 AI 驱动应用程序的尖端工具。它使你能够与 CRM、生产力、人力资源和开发等各个垂直领域的 100 多种流行工具集成。这使你可以轻松地自动化复杂的工作流程。
Composio提供原生 JavaScript 支持，使将 AI 代理整合到你的应用中变得轻而易举。
要开始使用 Composio，请运行以下命令：
npm install composio-core openai
#yarn add composio-core openai
#pnpm add composio-core openai定义一种方法让用户连接他们的 GitHub 帐户：
import { OpenAI } from "openai";
import { OpenAIToolSet } from "composio-core";
const toolset = new OpenAIToolSet({
apiKey: process.env.COMPOSIO_API_KEY,
});
async function setupUserConnectionIfNotExists(entityId) {
const entity = await toolset.client.getEntity(entityId);
const connection = await entity.getConnection('github');
if (!connection) {
// If this entity/user hasn't already connected, the account
const connection = await entity.initiateConnection(appName);
console.log("Log in via: ", connection.redirectUrl);
return connection.waitUntilActive(60);
}
return connection;
}将所需工具添加到 OpenAI SDK 并将实体名称传递给 executeAgent 函数：
async function executeAgent(entityName) {
const entity = await toolset.client.getEntity(entityName)
await setupUserConnectionIfNotExists(entity.id);
const tools = await toolset.get_actions({ actions: ["github_activity_star_repo_for_authenticated_user"] }, entity.id);
const instruction = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub"
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPEN_AI_API_KEY })
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-4-turbo",
messages: [{
role: "user",
content: instruction,
}],
tools: tools,
tool_choice: "auto",
})
console.log(response.choices[0].message.tool_calls);
await toolset.handle_tool_call(response, entity.id);
}
executeGithubAgent("joey")Composio 与 LangChain、LlamaIndex 和 CrewAi 等流行框架无缝集成，让你能够轻松执行代码，而代理会处理工作。
有关详细指导，请浏览官方文档。对于高级用例，请查看存储库中的示例部分。
2、Instructor-JS：从 LLM 中提取结构化数据
从 LLM 响应中提取有意义的信息曾经感觉很麻烦——直到现在。
Instructor-JS 提供了一种简单而结构化的方式来从 LLM 输出中提取和验证数据。它支持 Python 和 JavaScript，Zod 支持 JavaScript 中的数据验证。
入门很简单！立即深入了解并改变你处理 LLM 响应的方式：
npm i @instructor-ai/instructor zod openai从 LLM 响应中提取信息：
import Instructor from "@instructor-ai/instructor";
import OpenAI from "openai"
import { z } from "zod"
const oai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY ?? undefined,
organization: process.env.OPENAI_ORG_ID ?? undefined
})
const client = Instructor({
client: oai,
mode: "TOOLS"
})
const UserSchema = z.object({
// Description will be used in the prompt
age: z.number().describe("The age of the user"),
name: z.string()
})
// User will be of type z.infer<typeof UserSchema>
const user = await client.chat.completions.create({
messages: [{ role: "user", content: "Jason Liu is 30 years old" }],
model: "gpt-3.5-turbo",
response_model: {
schema: UserSchema,
name: "User"
}
})
console.log(user)
// { age: 30, name: "Jason Liu" }有关更多信息，请访问官方文档页面。
3、CopilotKit：为 React 应用构建 AI Copilots
正在开发一个令人兴奋的项目并希望使用 AI 增强它？CopilotKit 就是你的最佳选择！
CopilotKit 是一种现成的解决方案，可让你将 AI 功能集成到你的应用程序或任何可访问的代码库 (OSS) 中。它提供多功能 React 组件（例如文本区域、弹出窗口、侧边栏和聊天机器人），以无缝地使用 AI 功能增强你的应用程序。
入门很容易！运行以下命令并为你的应用程序解锁新维度：
npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui要使用 CopilotKit，请确保在 CopilotKit 提供程序中包装与其交互的所有组件。首先集成 CopilotSidebar — 以后可以随时切换到其他 UI 提供商进行自定义：
"use client";
import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core";
import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui";
import "@copilotkit/react-ui/styles.css";
export default function RootLayout({children}) {
return (
<CopilotKit publicApiKey=" the API key or self-host (see below)">
<CopilotSidebar>
{children}
</CopilotSidebar>
</CopilotKit>
);
}可以查看他们的官方文档以获取更多信息。
4、E2B：AI 应用的代码解释
构建需要 LLM 执行代码的 AI Web 应用程序？E2B 的代码解释器就是你的不二之选——AI 分析师和软件工程代理的终极解决方案。
E2B 提供安全的云环境，使 LLM 能够安全高效地执行代码。它使用熟悉的工具（如 GitHub 存储库和云浏览器）支持长时间运行的 AI 进程。
使用代码解释器 SDK，你可以在轻量级虚拟机（E2B 沙盒）中安全地运行 AI 生成的代码。沙盒包括一个 Jupyter 服务器，可通过 SDK 完全控制，以实现无缝 AI 代码执行。
使用以下命令立即开始使用 E2B：
npm i @e2b/code-interpreter执行程序：
import { CodeInterpreter } from '@e2b/code-interpreter'
const sandbox = await CodeInterpreter.create()
await sandbox.notebook.execCell('x = 1')
const execution = await sandbox.notebook.execCell('x+=1; x')
console.log(execution.text) // outputs 2
await sandbox.close()有关如何使用 E2B 的更多信息，请访问其文档。
5、LanceDB：适用于 AI 应用的高性能矢量数据库
矢量数据库对于 AI 应用至关重要，它使你能够存储、查询和管理非结构化数据（如文本、图像、视频和音频）的嵌入。
LanceDB 是一款顶级开源矢量数据库，具有原生 JavaScript 支持。它专为生产规模性能而设计，并具有以下功能：
- 高速矢量搜索
- 多模式支持
- 零拷贝架构
- 自动数据版本控制
- GPU 加速查询
立即开始使用 LanceDB 构建更智能的 AI 应用：
npm install @lancedb/lancedb创建和查询矢量数据库：
import * as lancedb from "@lancedb/lancedb";
const db = await lancedb.connect("data/sample-lancedb");
const table = await db.createTable("vectors", [
{ id: 1, vector: [0.1, 0.2], item: "foo", price: 10 },
{ id: 2, vector: [1.1, 1.2], item: "bar", price: 50 },
], {mode: 'overwrite'});
const query = table.vectorSearch([0.1, 0.3]).limit(2);
const results = await query.toArray();
// You can also search for rows by specific criteria without involving a vector search.
const rowsByCriteria = await table.query().where("price >= 10").toArray();可以在官方文档中找到有关 LanceDB 的更多信息。
6、Trigger.Dev：可靠的后台作业
Trigger.Dev 是一个开源平台和 SDK，旨在轻松创建长时间运行的后台作业 — 不再超时！
使用 Trigger.Dev，你可以：
- 编写标准异步代码，无缝部署，并完全避免超时问题。
- 可靠地调用 AI API，使用自动重试和跟踪等功能实现更顺畅的执行。
- 与现有 SDK 集成，轻松增强你的工作流程。
立即使用 Trigger.Dev 简化你的后台作业和 API 集成：
import { task } from "@trigger.dev/sdk/v3";
// Generate an image using OpenAI Dall-E 3
export const generateContent = task({
id: "generate-content",
retry: {
maxAttempts: 3,
},
run: async ({ theme, description }: Payload) => {
const textResult = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4o",
messages: generateTextPrompt(theme, description),
});
if (!textResult.choices[0]) {
throw new Error("No content, retrying…");
}
const imageResult = await openai.images.generate({
model: "dall-e-3",
prompt: generateImagePrompt(theme, description),
});
if (!imageResult.data[0]) {
throw new Error("No image, retrying…");
}
return {
text: textResult.choices[0],
image: imageResult.data[0].url,
};
},
});7、Vercel AI SDK：用 TypeScript 构建 AI 应用
如果你正在构建全栈 AI 驱动的应用程序，Vercel AI SDK 是你的首选工具包。
专为开发人员设计，支持 React、Vue、Next.js、SvelteKit 等框架。SDK 通过以下方式简化开发：
- 抽象 LLM 提供程序
- 消除聊天机器人的样板代码
- 提供交互式可视化组件以创建丰富的用户体验
Vercel AI SDK 分为三个强大的模块：
- AI SDK Core：用于生成文本、结构化数据和与 LLM 的工具交互的统一 API。
- AI SDK UI：独立于框架的钩子，用于快速构建聊天和生成 UI。
- AI SDK RSC：使用 React Server Components (RSC) 流式生成 UI 的库。
立即安装库并开始构建更智能的 AI Web 应用程序：
npm install ai安装你选择的模型提供程序。
调用 OpenAI API：
import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai'; // Ensure OPENAI_API_KEY environment variable is set
async function main() {
const { text } = await generateText({
model: openai('gpt-4-turbo'),
system: 'You are a friendly assistant!',
prompt: 'Why is the sky blue?',
});
console.log(text);
}
main();有关 Vercel AI SDK 的更多信息，请访问其官方文档。
8、Julep：AI 应用程序的托管后端
构建具有长期记忆的 AI 应用程序绝非易事。但 Julep（一个开源 AI 平台）轻松解决了这一挑战。
将 Julep 视为 AI 的 Firebase 或 Supabase。它提供：
- 内存：用户管理以存储长期数据。
- 知识：内置 RAG（检索增强生成）和上下文管理。
- 工具：与 Composio 和其他平台集成。
- 任务（即将推出！）
它还提供 JavaScript 支持，便于集成。
查看文档以了解更多信息！
9、Gateway：访问 200 多个 LLM 的单一 API
在构建 AI 应用程序时，管理来自不同提供商的多个 LLM 可能具有挑战性，尤其是每个提供商都有独特的 SDK。
Gateway 通过提供统一的 API 来访问 200 多个开源和闭源模型，从而简化了这一过程。它已准备好投入生产，具有以下功能：
- 缓存
- 回退
- 重试
- 超时
- 负载平衡
此外，它还支持边缘部署以实现最小延迟，从而确保最佳性能。
要在本地运行 Gateway，只需在你的终端中执行以下命令，它就会在你的系统上启动服务：
npx @portkey-ai/gateway有关更多信息，请参阅他们的 github 存储库。
10、结束语
AI 开发的世界已经发展壮大，有了合适的工具，构建 AI 驱动的应用程序从未如此简单。从副驾驶和矢量数据库到代码解释器和托管后端，这些 JavaScript 库为你的项目带来了强大的功能。
- Instructor-JS 简化了结构化数据提取，消除了工作中与 LLM 结合使用的麻烦。
- CopilotKit 可将 AI 副驾驶员无缝集成到您的 React 应用程序中。
- E2B 为运行 AI 代码和长期执行提供安全可靠的环境。
- LanceDB 为 AI 模型的矢量数据提供高效管理。
- Trigger.Dev 确保可靠、长时间运行的后台作业不会超时。
- Vercel AI SDK 可帮助你使用 React 和 Vue 等各种框架轻松构建 AI Web 应用程序。
- Julep 提供具有内存、知识和工具集成的开源后端解决方案。
- Gateway 使用可用于生产的 API 统一了对 200 多个 AI 应用程序 LLM 的访问。
这些库不仅可以简化你的工作流程，还可以帮助你创建高性能、AI 驱动的应用程序。深入研究并使你的 AI 项目更智能、更快速、更高效！
原文链接：Top 9 Modern Open-source Js Libraries for AI Development 2025
汇智网翻译整理，转载请标明出处