随着 AI 技术的迅猛发展,越来越多开发者开始构建基于大模型(LLM)、多智能体协作、浏览器端推理等新型应用。在这一浪潮中,TypeScript 凭借其强大的类型系统、成熟的工具链和活跃的生态,正逐步成为现代 AI 应用开发的主流选择之一。
- 根据 Y Combinator 统计,约有 60% 至 70% 的 AI Agent 初创公司采用 TypeScript 开发。
- GitHub 数据显示,近两年内,TypeScript 在机器学习和 AI 项目中的使用量增长超过 150%。
本文将介绍三款基于 TypeScript 的热门 AI 应用开发工具 !
OpenAI Agents JS
OpenAI Agents JS 是 OpenAI 推出的 JavaScript/TypeScript SDK,专为构建支持语音交互与多智能体协作的 AI 应用而设计。它是官方 Agents SDK 的 JS/TS 版本,轻量且功能强大,适用于构建复杂的代理系统。
OpenAI Agents JS 的核心功能如下:
- 多智能体协作:支持多个代理的协同工作与动态控制流转。
- 工具集成:支持结构化输出、并行调用与函数插件系统。
- 语音支持:通过 WebRTC/WebSocket 构建实时语音智能体,提供浏览器优化版本。
- 安全机制:支持输入/输出验证与防护机制。
- 调试与追踪:内置可视化调试器与运行追踪工具。
举个例子:
import { Agent, run, tool } from'@openai/agents'; // 定义一个工具 const getWeather = tool({ name: 'get_weather', description: '获取指定城市的天气', parameters: { type: 'object', properties: { city: { type: 'string' }}, required: ['city'] }, async execute({ city }) { return`现在 ${city} 的天气是晴朗。`; }, }); // 创建并运行 Agent const agent = new Agent({ name: '天气助理', instructions: '你是一个能提供实时天气信息的智能助手。', tools: [getWeather], }); const result = await run(agent, '告诉我今天北京的天气'); console.log(result.finalOutput);
Github:https://github.com/openai/openai-agents-js
Mastra
Mastra.ai 是由 Gatsby 创始人推出的开源 TypeScript AI 代理框架,致力于为前端开发者提供完整的 AI 工作流与部署解决方案。它解决了传统 AI 工具偏向 Python 的痛点,为 JS/TS 社区提供了类型安全且现代化的开发体验。
Mastra.ai 的核心功能如下:
- 智能代理:支持工具调用、记忆、RAG 能力、任务分解和外部 API 调用。
- 流程引擎:基于 XState 构建流程图,支持暂停、恢复、调试与可视化。
- RAG 向量检索:支持 embedding、索引、检索、rerank,兼容多种向量库。
- 评估工具:基于 LLM、规则或统计方法,自动评估输出结果。
- 本地开发与 Playground:内建对话、日志、prompt 调试与 CLI 工具。
- 部署灵活:支持 Vercel、Cloudflare Workers、Netlify、Node.js、React/Next.js 等环境。
举个例子:创建GitHub仓库信息代理
import { createTool } from"@mastra/core/tools"; import { z } from"zod"; exportconst githubRepoTool = createTool({ id: "get-github-repo-info", description: "获取 GitHub 公共仓库的基本信息", inputSchema: z.object({ owner: z.string().describe("GitHub 用户名或组织"), repo: z.string().describe("仓库名称"), }), outputSchema: z.object({ stars: z.number(), forks: z.number(), issues: z.number(), license: z.string().nullable(), lastPush: z.string(), description: z.string().nullable(), }), execute: async ({ context }) => { const res = await fetch(`https://api.github.com/repos/${context.owner}/${context.repo}`); if (res.status === 404) thrownewError(`仓库 ${context.owner}/${context.repo} 未找到`); const data = await res.json(); return { stars: data.stargazers_count, forks: data.forks_count, issues: data.open_issues_count, license: data.license?.name ?? null, lastPush: data.pushed_at, description: data.description ?? null, }; }, });
Github:https://github.com/mastra-ai/mastra
VoltAgent
VoltAgent 是一个现代 TypeScript AI 代理框架,专注于提升 JS/TS 开发者在构建、调试、部署 AI 应用过程中的体验。相比传统的复杂代码或无代码平台,VoltAgent 提供结构化编程与可视化调试的双重优势。
VoltAgent 的核心功能如下:
- Agent 引擎与多智能体系统:支持 @voltagent/core 模块定义 agent,可通过 supervisor 协同多个 agent。
- 可视化调试与观察性:本地 VoltOps 控制台支持思维链可视化,兼容 LangFuse、LangSmith 等平台。
- 插件系统与集成能力:可调用 API、数据库、RAG 检索工具,内建语音交互与外部平台接入能力。
- Memory 与 RAG 支持:支持持久化上下文,兼容多种向量数据库与检索机制。
举个例子:
import { VoltAgent, Agent } from"@voltagent/core"; import { VercelAIProvider } from"@voltagent/vercel-ai"; import { openai } from"@ai-sdk/openai"; // 定义一个简单的智能体 const agent = new Agent({ name: "my-agent", description: "A helpful assistant that answers questions without using tools", llm: new VercelAIProvider(), model: openai("gpt-4o-mini"), }); // 初始化 VoltAgent new VoltAgent({ agents: { agent, }, });
Github:https://github.com/VoltAgent/voltagent。