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Vercel 近日发布了 AI Elements，这是一个基于shadcn/ui 构建的开源 React UI 基础库，旨在与 Vercel AI SDK 无缝集成。通过简单的命令npx ai-elements@latest，开发者可以快速搭建包括消息线程、输入框、推理面板和响应操作在内的组件。该工具将组件文件直接注入开发者的项目中，支持检查和自定义，尤其是基于Tailwind CSS 的样式。
AI Elements 的核心是AI SDK，这是一个 TypeScript 工具包，提供了与多个供应商模型的标准化集成。它还包括 UI 无关的钩子，用于聊天、完成和结构化对象流，以及用于模型生成、工具调用和跨框架（如 React、Next.js、Vue、Svelte 和 Node.js）代理编排的核心 API。
最近的 AI SDK 5 引入了 React、Vue 和 Svelte 支持的功能对等性。此版本包括一个解耦的状态模型，便于与 Zustand 或 Redux 等外部存储集成，一个框架无关的 AbstractChat 类用于构建自定义集成，以及转向使用 Server-Sent Events 进行流式传输，从而提高了稳定性和可调试性。
社区对 AI Elements 的发布反应热烈且充满好奇。用户 Shannon Code 对动态创建表示好奇，称：,
它们可以动态创建吗？比如在请求时完全推断？如果是这样，这非常接近按需即时 UI。
与此同时，软件开发人员 Matt Pocock 推测其设计起源，问道：,
这是基于 Kibo UI 的吗？
与其他专注于 AI 的 UI 框架相比，Vercel 的工具占据了一个独特的空间。例如，Vercel 的 v0 工具允许开发者用自然语言描述 UI 组件，并使用 Next.js 和 Tailwind CSS 等框架生成代码。它支持 UI 和后端生成，并连接到 shadcn/ui 组件，实现从提示到组件文件的快速原型设计。
更广泛的 AI UI 工具包括 Cursor AI 和Galileo AI。这些工具强调 AI 驱动的原型设计、自动化布局生成、实时设计协助和协作工作流，但在 UI 范式和开发者关注点上与 Vercel 的堆栈有所不同。
在后端方面，像 Pydantic AI 这样的 Python 框架提供了与 AI SDK 不同的方法。Pydantic AI 专为数据完整性和类型安全设计，使用 Python 的类型驱动工作流和依赖注入，适用于后端代理和结构化流验证。相比之下，Vercel 的 AI SDK 强调实时流式 UI 和在 JavaScript 生态系统中的边缘优化操作。
总的来说，Vercel AI Elements和 AI SDK 为跨多个 JavaScript 框架构建 AI 原生前端提供了一个统一且可定制的基础。这些工具适合以 Web 为中心、组件优先的用户，他们习惯于通过代码定制 UI 构建块。
