2025 开发 AI 应用必备 JS 工具库！

本文来分享开发 AI 应用必备的 js 工具库，帮助你更好地迎接 AI 时代的前端开发浪潮。

UI 组件库

Ant Design X

Ant Design X 是遵循 Ant Design 设计体系的一个 React UI 库，用于构建由 AI 驱动的界面，一键接入智能对话组件与 API 服务。目前，提供了 13 个用于 AI 应用开发的组件，可以满足很多 AI 场景。

Github：https://github.com/ant-design/x

LangUI

LangUI 以 Tailwind CSS 为基础，提供了超过 60 个针对 AI 和 GPT 项目的免费组件。它不需要安装，只需要在组件文档中复制需要的组件的代码，并粘贴到项目中即可。

Github：https://github.com/LangbaseInc/langui

SDK

AI SDK

AI SDK 是一个由 Vercel 推出的 TypeScript 工具包，旨在帮助开发人员使用 React、Next.js、Vue、Svelte、Node.js 等技术构建 AI 驱动的应用。SDK 内置了很多 AI 模型的适配器。目前，AI SDK 的周下载量达到了 56w+。

Github：https://github.com/vercel/ai

One API

通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，支持 Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用。

Github：https://github.com/songquanpeng/one-api

OpenAI SDK

为 TypeScript 或 JavaScript 提供了方便访问 OpenAI REST API 的途径。目前，OpenAI SDK的周下载量达到了 250w+。

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import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env['OPENAI_API_KEY'],
});

async function main() {
  const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'gpt-4o',
  });
}

main();

Github：https://github.com/openai/openai-node

Google AI SDK

Google AI JavaScript SDK 是 JavaScript 开发人员使用 Gemini API 进行开发的最便捷方式。Gemini API 允许访问由 Google DeepMind 创建的 Gemini 模型。

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const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });

const prompt = "Does this look store-bought or homemade?";
const image = {
  inlineData: {
    data: Buffer.from(fs.readFileSync("cookie.png")).toString("base64"),
    mimeType: "image/png",
  },
};

const result = await model.generateContent([prompt, image]);
console.log(result.response.text());

Github：https://github.com/google-gemini/generative-ai-js

AI 框架

Mastra

Mastra 是一个专注于构建 AI 应用的 TypeScript 框架，旨在帮助开发者快速构建 AI 应用和功能。它提供了一系列基础组件，包括工作流、代理、检索增强型生成（RAG）、集成、同步和评估（evals）。这些组件使得开发者能够轻松地集成和管理 AI 模型，同时构建复杂的工作流和代理系统。

Github：https://github.com/mastra-ai/mastra。