Vercel AI SDK 如何构建 AI Agent？

1. ToolLoopAgent 基础用法

import { ToolLoopAgent } from 'ai';

const agent = new ToolLoopAgent({
  model: 'openai/gpt-5.5',
  instructions: '你是一个旅行助手，帮助用户规划行程',
  tools: {
    searchFlights: tool({ /* ... */ }),
    bookHotel: tool({ /* ... */ }),
  },
});

const result = await agent.generate({
  prompt: '帮我规划一次从北京到上海的三天旅行',
});

2. Agent 执行流程

• Agent 接收用户输入后，自主分析任务需求
• 根据任务需要，自动调用相应工具获取信息
• 基于工具返回结果，决定下一步行动
• 循环执行直到任务完成或达到停止条件

3. 运行时上下文（runtimeContext）

• 通过 runtimeContext 定义 Agent 运行时的共享状态
• 在 prepareStep 函数中访问和修改上下文
• 适用于需要跨步骤维护状态的场景，如多轮对话中的用户偏好

4. 工具上下文（toolsContext）

• 为每个工具配置专属的 API Key 或配置信息
• 上下文作用域限定在单个工具内，保障安全性
• 适用于集成第三方工具时的凭证管理

5. WorkflowAgent 持久化执行

• 从 @ai-sdk/workflow 包导入，用于需要持久化的场景
• 每个工具调用成为工作流中的一个步骤，支持自动重试
• 支持人工审批挂起，用户可在数小时后恢复执行
• 适用于订单处理、退款流程、多步骤研究任务等生产场景