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    Integrate You.com web tools with Vercel AI SDK技能使用说明

    2026-04-01 新闻来源：网淘吧 围观:14
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    将AI SDK与You.com工具集成

    使用以下工具将You.com工具添加到您的Vercel AI SDK应用程序的交互式工作流程@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin。

    工作流程

    1. 询问：包管理器

      Integrate You.com web tools with Vercel AI SDK

      • 选择哪种包管理器？（npm、bun、yarn、pnpm）
      • 使用他们选择的包管理器安装包： 
        npm install @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin
# or bun add @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin
# or yarn add @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin
# or pnpm add @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin

    2. 询问：环境变量名称

      • 使用标准YDC_API_KEY？
      • 还是自定义名称？（如果自定义，请获取名称）
      • 他们是否已在环境中设置？
      • 如果没有：引导他们从以下网址获取密钥https://you.com/platform/api-keys

    3. 询问：使用哪些AI SDK函数？

      • 他们是否使用generateText()？
      • 他们是否使用streamText()？
      • 两者都要？

    4. 询问：现有文件还是新文件？

      • 现有：询问要编辑哪个（哪些）文件
      • 新建：询问在何处创建文件以及如何命名

    5. 针对每个文件，询问：

      • 要添加哪些工具？
        • youSearch（网络搜索）
        • youExpress（AI代理）
        • youContents（内容提取）
        • 多个？（哪种组合？）
      • 使用generateText()还是streamText()在此文件中？
      • 使用哪个AI提供商模型？（以确定是否需要stopWhen）

    6. 参考集成示例

      完整的代码模式请参见下方的"集成示例"部分：

      • generateText() - 使用工具进行基本文本生成
      • streamText() - 与Web框架流式响应（Next.js, Express, React）

    7. 更新/创建文件

      针对每个文件：

      • 参考集成示例（根据其回答使用 generateText 或 streamText）
      • 添加所选工具的导入
      • 如果是现有文件：找到其 generateText/streamText 调用并添加工具对象
      • 如果是新文件：使用示例结构创建文件
      • 基于环境变量名的工具调用模式：
        • 标准YDC_API_KEY:youSearch()
        • 自定义名称：youSearch({ apiKey: process.env.CUSTOM_NAME })
      • 将所选工具添加到工具对象
      • 如果是 streamText + Anthropic：添加 stopWhen 参数

    集成示例

    generateText() - 基础文本生成

    环境变量设置：

    import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { generateText } from 'ai';
import { youContents, youExpress, youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

// Reads YDC_API_KEY from environment automatically
const result = await generateText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
  tools: {
    search: youSearch(),
  },
  prompt: 'What are the latest developments in quantum computing?',
});

console.log(result.text);

    多工具：

    const result = await generateText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
  tools: {
    search: youSearch(),      // Web search with citations
    agent: youExpress(),      // AI answers with web context
    extract: youContents(),   // Content extraction from URLs
  },
  prompt: 'Research quantum computing and summarize the key papers',
});

    自定义API密钥：

    const result = await generateText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
  tools: {
    search: youSearch({ apiKey: 'your-custom-key' }),
  },
  prompt: 'Your prompt here',
});

    完整示例：

    import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { generateText } from 'ai';
import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const main = async () => {
  try {
    const result = await generateText({
      model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
      tools: {
        search: youSearch(),
      },
      maxSteps: 5,
      prompt: 'What are the latest developments in quantum computing?',
    });

    console.log('Generated text:', result.text);
    console.log('\nTool calls:', result.steps.flatMap(s => s.toolCalls));
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error);
    process.exit(1);
  }
};

main();

    streamText() - 流式响应

    基础流式处理与 stopWhen 模式：

    import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { streamText, type StepResult } from 'ai';
import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

// CRITICAL: Always use stopWhen for Anthropic streaming
// Anthropic's SDK requires explicit stop conditions
const stepCountIs = (n: number) => (stepResult: StepResult<any>) =>
  stepResult.stepNumber >= n;

const result = streamText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
  tools: { search: youSearch() },
  stopWhen: stepCountIs(3),  // Required for Anthropic
  prompt: 'What are the latest AI developments?',
});

// Consume stream
for await (const chunk of result.textStream) {
  process.stdout.write(chunk);
}

    Next.js 集成（应用路由器）：

    // app/api/chat/route.ts
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { streamText, type StepResult } from 'ai';
import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const stepCountIs = (n: number) => (stepResult: StepResult<any>) =>
  stepResult.stepNumber >= n;

export async function POST(req: Request) {
  const { prompt } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
    tools: { search: youSearch() },
    stopWhen: stepCountIs(5),
    prompt,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

    Express.js 集成：

    // server.ts
import express from 'express';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { streamText, type StepResult } from 'ai';
import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const app = express();
app.use(express.json());

const stepCountIs = (n: number) => (stepResult: StepResult<any>) =>
  stepResult.stepNumber >= n;

app.post('/api/chat', async (req, res) => {
  const { prompt } = req.body;

  const result = streamText({
    model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
    tools: { search: youSearch() },
    stopWhen: stepCountIs(5),
    prompt,
  });

  res.setHeader('Content-Type', 'text/plain; charset=utf-8');
  res.setHeader('Transfer-Encoding', 'chunked');

  for await (const chunk of result.textStream) {
    res.write(chunk);
  }

  res.end();
});

app.listen(3000);

    React 客户端（配合 Next.js）：

    // components/Chat.tsx
'use client';

import { useChat } from 'ai/react';

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    api: '/api/chat',
  });

  return (
    <div>
      {messages.map(m => (
        <div key={m.id}>
          <strong>{m.role}:</strong> {m.content}
        </div>
      ))}

      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={handleInputChange} />
        <button type="submit">Send</button>
      </form>
    </div>
  );
}

    完整流式处理示例：

    import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { streamText, type StepResult } from 'ai';
import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const stepCountIs = (n: number) => (stepResult: StepResult<any>) =>
  stepResult.stepNumber >= n;

const main = async () => {
  try {
    const result = streamText({
      model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250929'),
      tools: {
        search: youSearch(),
      },
      stopWhen: stepCountIs(3),
      prompt: 'What are the latest AI developments?',
    });

    // Stream to stdout
    console.log('Streaming response:\n');
    for await (const chunk of result.textStream) {
      process.stdout.write(chunk);
    }
    console.log('\n\nDone!');
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error);
    process.exit(1);
  }
};

main();

    工具调用模式

    基于步骤2中的环境变量名称：

    标准 YDC_API_KEY：

    import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

tools: {
  search: youSearch(),
}

    自定义环境变量：

    import { youSearch } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const apiKey = process.env.THEIR_CUSTOM_NAME;

tools: {
  search: youSearch({ apiKey }),
}

    使用标准环境变量的多工具：

    import { youSearch, youExpress, youContents } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

tools: {
  search: youSearch(),
  agent: youExpress(),
  extract: youContents(),
}

    使用自定义环境变量的多工具：

    import { youSearch, youExpress, youContents } from '@youdotcom-oss/ai-sdk-plugin';

const apiKey = process.env.THEIR_CUSTOM_NAME;

tools: {
  search: youSearch({ apiKey }),
  agent: youExpress({ apiKey }),
  extract: youContents({ apiKey }),
}

    可用工具

    youSearch

    网络与新闻搜索 - 模型决定参数（查询、数量、国家等）

    youExpress

    具备网络上下文的AI代理 - 模型决定参数（输入、工具）

    youContents

    网页内容提取 - 模型决定参数（网址、格式）

    关键集成模式

    以上示例展示了：

    • 导入语句（AI SDK + 提供商 + You.com工具）
    • 环境变量验证（对新文件可选）
    • 基于环境变量的工具配置
    • 结合工具使用generateText/streamText
    • 结果处理（特别是streamText的textStream解构）
    • Anthropic流式处理模式（stopWhen: stepCountIs(3)）
    • Web框架集成（Next.js, Express, React）

    实施检查清单

    针对每个正在更新/创建的文件：

    • 已添加选定工具的导入
    • 若使用自定义环境变量：已用正确名称声明变量
    • 已将tools对象添加到generateText/streamText
    • 每个选定工具已正确调用：
      • 标准环境：toolName()
      • 自定义环境：toolName({ apiKey })
    • 若使用streamText：已解构const { textStream } = ...
    • 如果 Anthropic + streamText: 已添加stopWhen: stepCountIs(3)

    全局检查清单：

    • 使用他们的包管理器安装的包
    • 在他们的环境中设置的环境变量
    • 所有文件已更新/创建
    • 准备测试

    常见问题

    问题: "无法找到模块 @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin"修复: 使用他们的包管理器安装

    问题: "需要 YDC_API_KEY（或自定义名称）环境变量"修复: 在他们的环境中设置（获取密钥：https://you.com/platform/api-keys)

    问题: "工具执行失败，错误代码 401"修复: 验证 API 密钥是否有效

    问题："响应不完整或缺失"修复方法：如果使用 streamText，请增加步骤数。从 3 开始，并根据需要逐步增加（请参阅 README 故障排除部分）

    问题："textStream 不可迭代"修复方法：使用解构赋值：const { textStream } = streamText(...)

    问题："自定义环境变量无效"修复方法：传递给每个工具：youSearch({ apiKey })

    进阶：工具开发模式

    适用于创建自定义 AI SDK 工具或为 @youdotcom-oss/ai-sdk-plugin 做贡献的开发者：

    工具函数结构

    每个工具函数遵循以下模式：

    export const youToolName = (config: YouToolsConfig = {}) => {
  const apiKey = config.apiKey ?? process.env.YDC_API_KEY;

  return tool({
    description: 'Tool description for AI model',
    inputSchema: ZodSchema,
    execute: async (params) => {
      if (!apiKey) {
        throw new Error('YDC_API_KEY is required');
      }

      const response = await callApiUtility({
        params,
        YDC_API_KEY: apiKey,
        getUserAgent,
      });

      // Return raw API response for maximum flexibility
      return response;
    },
  });
};

    输入模式支持智能查询

    始终使用来自@youdotcom-oss/mcp的模式：

    // ✅ Import from @youdotcom-oss/mcp
import { SearchQuerySchema } from '@youdotcom-oss/mcp';

export const youSearch = (config: YouToolsConfig = {}) => {
  return tool({
    description: '...',
    inputSchema: SearchQuerySchema,  // Enables AI to use all search parameters
    execute: async (params) => { ... },
  });
};

// ❌ Don't duplicate or simplify schemas
const MySearchSchema = z.object({ query: z.string() });  // Missing filters!

    这为何重要：

    • 丰富的模式使AI能够使用高级查询参数（过滤器、时效性、国家等）
    • AI能够基于用户意图构建更智能的查询
    • 防止在多个包中重复定义模式
    • 确保与MCP服务器模式的一致性

    API密钥处理

    始终提供环境变量备选方案并在API调用前进行验证：

    // ✅ Automatic environment variable fallback
const apiKey = config.apiKey ?? process.env.YDC_API_KEY;

// ✅ Check API key in execute function
execute: async (params) => {
  if (!apiKey) {
    throw new Error('YDC_API_KEY is required');
  }
  const response = await callApi(...);
}

    响应格式

    始终返回原始API响应以获得最大灵活性：

    // ✅ Return raw API response
execute: async (params) => {
  const response = await fetchSearchResults({
    searchQuery: params,
    YDC_API_KEY: apiKey,
    getUserAgent,
  });

  return response;  // Raw response for maximum flexibility
}

// ❌ Don't format or transform responses
return {
  text: formatResponse(response),
  data: response,
};

    为何采用原始响应？

    • 为AI SDK处理结果提供最大灵活性
    • 避免因格式化造成信息丢失
    • AI SDK处理展示层
    • 更易于调试（查看实际的API响应）

    工具描述

    编写能指导AI行为的描述：

    // ✅ Clear guidance for AI model
description: 'Search the web for current information, news, articles, and content using You.com. Returns web results with snippets and news articles. Use this when you need up-to-date information or facts from the internet.'

// ❌ Too brief
description: 'Search the web'

    附加资源

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    部分文章来自各大搜索引擎，如有侵权，请与我联系删除。
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