AI技术正在快速发展，越来越多的开发者开始构建基于大语言模型（LLM）、多智能体协作、浏览器端直接推理的新应用。
在这个趋势下，TypeScript 凭借其优秀的类型检查、完善的工具支持和活跃的社区，正在成为开发这些现代AI应用的重要工具。
数据印证趋势：
- Y Combinator 2023年W23批次统计：约60%-70%专注于AI代理（Agent）的初创公司选择TypeScript作为主要开发语言。
- GitHub 2022-2024数据分析：在机器学习和AI相关的项目中，TypeScript的使用率增长了超过150%。
为什么TypeScript受到AI开发者的欢迎？主要是因为它用起来方便，类型系统很强大，能在写代码时就发现错误。
而且，它和前端技术（尤其是浏览器环境）结合紧密，有非常多的现成工具（npm包）可用，社区也很活跃，遇到问题容易找到解决方案。
下面介绍三款基于TypeScript的热门AI开发工具，它们让构建AI应用变得更简单：
1. OpenAI Agents JS：官方出品，专注协作与语音
这是OpenAI官方推出的JavaScript/TypeScript开发工具包（SDK）。
它专门用来构建支持多个智能体（Agent）一起工作、并且可以进行语音交互的AI应用。
它是OpenAI Agents SDK的JS/TS版本，轻量但功能全面，适合构建复杂的智能体系统。
主要功能亮点：
- 智能体协同工作：让多个AI智能体可以配合完成任务，动态传递控制权。
- 工具集成方便：支持结构化数据输出、同时调用多个工具、以及扩展功能插件。
- 语音交互支持：利用WebRTC/WebSocket技术构建实时语音智能体，提供优化好的浏览器版本。
- 安全有保障：包含输入内容检查和输出内容过滤的防护机制。
- 调试更容易：内置了可视化的调试界面，可以追踪智能体的运行过程。
代码示例：创建天气查询智能体
复制项目地址：
https://github.com/openai/openai-agents-js
2. Mastra：前端开发者的AI工作流利器
由知名静态站点生成器Gatsby的创始人创建。
它是一个开源的TypeScript AI代理框架，核心目标是给前端开发者提供一套完整的、类型安全的AI应用开发、测试和部署流程。
它解决了传统AI工具过度依赖Python的问题，为JavaScript/TypeScript社区带来了现代化的开发体验。
主要功能亮点：
- 功能全面的智能体：支持调用工具、记忆上下文、RAG知识库增强、任务拆分、调用外部API。
- 可视化流程引擎：基于XState，用流程图设计复杂工作流，支持暂停、继续、调试。
- 强大的RAG支持：包含文本向量化（embedding）、建立索引、检索、结果重排序（rerank），兼容多种向量数据库。
- 自动评估结果：可以用大模型、预设规则或统计数据自动评估智能体的输出质量。
- 本地开发友好：内置对话界面、日志查看、提示词调试工具和命令行工具。
- 部署灵活广泛：轻松部署到Vercel、Cloudflare Workers、Netlify、Node.js服务器、react/Next.js应用等，支持Serverless架构。
代码示例：创建GitHub仓库信息查询工具
复制项目地址：
https://github.com/mastra-ai/mastra
3. VoltAgent：开发体验优秀的现代AI代理框架
这是一个现代化的TypeScript AI代理框架，特别关注提升开发者在构建、调试和部署AI应用时的实际体验。
它在纯代码的复杂性和无代码平台的限制之间找到了平衡，提供了结构化编程能力和可视化调试的双重优势。
主要功能亮点：
- 智能体引擎与协作：核心模块@voltagent/core用于定义智能体，支持通过监督者（supervisor）协调多个智能体工作。
- 强大的调试与观察：本地VoltOps控制台可以直观地查看智能体的“思考过程”（思维链），也兼容LangFuse、LangSmith等专业平台。
- 灵活插件与集成：可以方便地调用外部API、连接数据库、集成RAG检索，内置语音交互模块，连接常用平台。
- 记忆与知识增强：支持保存对话上下文，兼容多种向量数据库进行知识检索（RAG）。
代码示例：快速创建一个问答智能体
复制项目地址：
https://github.com/VoltAgent/voltagent
总结：TypeScript是AI开发的重要力量
数据增长和社区选择清晰表明，TypeScript在AI应用开发领域正扮演越来越关键的角色。
它强大的类型系统、成熟的工具链（如VS Code支持）以及与Web生态的深度集成，为构建复杂、可靠且用户友好的AI应用提供了坚实基础。
如果你是一名JavaScript/TypeScript开发者，并希望进入AI应用开发领域，现在正是学习这些工具的好时机。
它们大大降低了开发门槛，让你能更专注于创造有价值的AI体验。建议从官方文档和小型项目开始实践，逐步掌握构建智能应用的能力。
