الانتقال من Vercel AI SDK

هذه الصفحة للكود المبني على حلقة الـ agent في Vercel AI SDK: generateText({ tools }) أو streamText({ tools }) مع حد للخطوات، أو new ToolLoopAgent({ ... }). تقدر تحتفظ بالـ models والـ tools وواجهة useChat الأمامية كما هي. ثلاثة adapters تنقلها بدون إعادة كتابة:

ما عندك	استخدم	التفاصيل في
model من الـ AI SDK (`openai('gpt-4o')`، `google(...)`، `bedrock(...)`، الـ Gateway)	`fromAiSdk(model)`	الـ Models
tools من الـ AI SDK (`tool({ ... })` أو objects عادية `{ description, inputSchema, execute }`)	`fromAiSdkTools(tools)`	الـ Tools
واجهة أمامية بـ `useChat`	`toUIMessageStreamResponse()` و`fromUIMessages()`	useChat

وما تحصل عليه بالمقابل هو ما يضيفه createAgent() فوق حلقة الـ model: approvals متينة تصمد بعد إعادة التشغيل، و sessions في الذاكرة أو ملفات أو SQLite، واستئناف بعد الانهيار، وميزانيات، وقواعد صلاحيات، و sub-agents و handoffs، وخوادم MCP، والتتبّع، والتقييمات (evals).

المقابلات

AI SDK	Lousho
`new ToolLoopAgent({ model, instructions, tools })`	`createAgent({ provider: fromAiSdk(model), instructions, tools: fromAiSdkTools(tools) })`
`generateText({ model, system, prompt, tools, stopWhen })`	`await agent.send(prompt)`؛ و`system` يقابله `instructions`
`streamText({ ... })` / `agent.stream()`	`agent.stream(prompt)`: `for await` على events من نوع typed، أو `await run.result`
`result.text`	`result.text`
`result.steps`، `onStepFinish`	events `step.start` / `step.done` / `tool.done` (عبر `onEvent`، أو بالمرور على `agent.stream()`) (أحداث البث)
`result.usage` / `totalUsage`	`result.usage` (tokens كل استدعاء، ومعها `costUsd` للـ models التي لها تسعير) (الـ Models والتكلفة)
`stopWhen: stepCountIs(n)` / في v4 `maxSteps: n`	`maxSteps: n`؛ وميزانيات الـ tokens والتكلفة والوقت عبر `limits` (الإعدادات)
`temperature`، `maxOutputTokens`، `toolChoice`، …	`modelSettings: { temperature, maxTokens, toolChoice, ... }`
`output: Output.object({ schema })` / `experimental_output`	`output: schema`، وتقرأها من `result.object` (المخرجات المنظَّمة)
`messages: [...]` (أنت تحتفظ بالسجل)	`agent.session({ id })` يحتفظ به عنك، أو مرّر الرسائل إلى `send()` (الـ Sessions)
`abortSignal`	`send(input, { signal })`
`tool({ needsApproval })` و`addToolApprovalResponse`	`needsApproval` (يحافظ عليه `fromAiSdkTools()`)؛ الـ run يتوقف مع `finishReason: 'awaiting-approval'` ويكمل عبر `agent.approvals.resolve()`، حتى بعد إعادة التشغيل (الـ Approvals)
tools المزوّد (`openai.tools.webSearch()`)	`webSearch()`، `codeInterpreter()`، `fileSearch()`، `hostedTool()` (الـ Hosted tools)
`experimental_createMCPClient()`	`createAgent({ mcpServers })` (MCP)

الـ Models: fromAiSdk()

fromAiSdk(model) يغلّف أي LanguageModel من الـ AI SDK ليصبح الـ provider الخاص بالـ agent، فالـ model الذي ضبطته مسبقًا (المفاتيح، الـ base URL، خيارات الـ provider) يشتغل كما هو:

import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';
import { createAgent, fromAiSdk } from '@lousho/build-ai-agent';

const openai = createOpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const agent = createAgent({ provider: fromAiSdk(openai.chat('gpt-4o-mini')), instructions: 'You are helpful.' });

مع المزوّدين المدمجين، سلسلة الـ model أقصر: createAgent({ model: 'openai/gpt-4o-mini' }). راجع الـ Providers للخيارات ولإصدارات ai الرئيسية المدعومة.

الـ Tools: fromAiSdkTools()

fromAiSdkTools() يأخذ نفس الـ record الذي تمرّره إلى generateText({ tools }) أو ToolLoopAgent، ويرجع tools خاصة بـ Lousho؛ وكل مفتاح يصير اسم الـ tool:

import { tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';
import { createAgent, fromAiSdk, fromAiSdkTools } from '@lousho/build-ai-agent';

const weather = tool({
  description: 'Get the weather in a city',
  inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
  execute: async ({ city }, { abortSignal }) => fetchWeather(city, abortSignal),
});
const sendEmail = tool({
  description: 'Send an email',
  inputSchema: z.object({ to: z.string(), body: z.string() }),
  needsApproval: async ({ to }) => !to.endsWith('@example.com'),
  execute: async ({ to, body }) => mailer.send(to, body),
});

const agent = createAgent({
  provider: fromAiSdk(model),
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  tools: fromAiSdkTools({ weather, sendEmail }),
});

التحويل لا يستورد ai، فالـ tool يشتغل أيًّا كان إصدار ai الذي بناه، والـ object العادي يشتغل كذلك. هذا المثال يعمل بدون شبكة:

import { z } from 'zod';
import { createAgent, fromAiSdkTools } from '@lousho/build-ai-agent';
import { mockModel } from '@lousho/build-ai-agent/testing';

const tools = fromAiSdkTools({
  weather: {
    description: 'Get the weather in a city',
    inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
    execute: async ({ city }: { city: string }) => `Sunny in ${city}`,
  },
});
const agent = createAgent({
  provider: mockModel([{ toolCalls: [{ name: 'weather', args: { city: 'Paris' } }] }, 'It is sunny in Paris.']),
  tools,
});
const result = await agent.send('Weather in Paris?');
console.log(result.text); // It is sunny in Paris.

كيف يُنقل كل جزء من tool الـ AI SDK:

tool في الـ AI SDK	tool في Lousho
`inputSchema` (`ai` 5+) أو `parameters` (`ai` 4)، مخطط zod 3 / zod 4 أو Standard Schema	يُستخدم كما هو
`inputSchema: jsonSchema({...})`، أو JSON Schema عادي	يُحوَّل إلى zod (نفس المحوّل الذي تستخدمه tools الـ MCP)؛ ودالة `validate` الخاصة بالغلاف تبقى تعمل قبل `execute`
`execute(input, { toolCallId, messages, abortSignal })`	يُستدعى بمعرّف الاستدعاء من Lousho، وإشارة الإلغاء الخاصة بالـ run، والمحادثة كـ `Message`s من Lousho (لا `ModelMessage`s من الـ AI SDK)
`execute` يرمي خطأ	خطأ tool يراه الـ model؛ والـ run يكمل
`execute` يرجع async iterable (نتائج أولية)	كل قيمة تصير event من نوع `tool.partial`؛ والقيمة الأخيرة هي النتيجة
`needsApproval: true` أو دالة في المدخلات	`needsApproval`: الـ run يتوقف بشكل متين حتى `agent.approvals.resolve()`
`description` على شكل دالة (`ai` 7)	يُستدعى مرة واحدة بسياق فارغ
بدون `execute` (tool من جهة العميل)	يُرفض مع `LOUSHO_CONFIG_INVALID`: أعطه `execute`، أو استخدم `needsApproval` / الـ tool `ask_question`
tool معرَّف من المزوّد	يُرفض: استخدم الـ hosted tools

لا يُنقل experimental_context، ولا onInputStart / onInputDelta / onInputAvailable، ولا toModelOutput. وللـ tool الجديد، الأفضل defineTool() (الـ Tools): فهو يقبل أيضًا timeoutMs وannotations وeditsFiles و deferLoading.

useChat

الواجهة الأمامية المبنية بـ useChat تبقى تعمل: الـ route يرجع الـ run الخاص بالـ agent كـ UI message stream.

import { createAgent, fromUIMessages, memoryStore, toUIMessageStreamResponse, type UIMessageLike } from '@lousho/build-ai-agent';

const agent = createAgent({ model: 'openai/gpt-4o-mini', instructions: 'You are helpful.', store: memoryStore() });

// app/api/chat/route.ts
export async function POST(request: Request): Promise<Response> {
  const { id, messages } = (await request.json()) as { id: string; messages: UIMessageLike[] };
  return toUIMessageStreamResponse(agent.session({ id }).stream(fromUIMessages(messages, { lastUserOnly: true })));
}

الـ approvals وأجزاء الـ tools وجهة العميل موجودة في AI SDK UI؛ وroute جاهز للـ App Router هو createRouteHandler(agent) (Next.js).

انظر أيضًا

المقارنة: أين تختلف Lousho عن الـ AI SDK، بما في ذلك المواضع التي تكون فيها Lousho أضعف.
الانتقال إلى createAgent() يخص الـ API الأقدم في Lousho نفسها، AgentBuilder / AgentExecutor، وليس الـ AI SDK.

المرجع

الإصدارات

الانتقال من Vercel AI SDK

المقابلات

الـ Models: fromAiSdk()

الـ Tools: fromAiSdkTools()

useChat

انظر أيضًا

​المقابلات

​الـ Models: fromAiSdk()

​الـ Tools: fromAiSdkTools()

​useChat

​انظر أيضًا

المقابلات

الـ Models: fromAiSdk()

الـ Tools: fromAiSdkTools()

useChat

انظر أيضًا