构建基于Vercel AI SDK的客服智能体，本质上是设计一个智能体系统。该系统通过大语言模型（LLM） 驱动，并整合特定工具集，以自动化处理用户查询。

智能体定义层

运用AI SDK 6引入的Agent类，将模型配置、系统指令与工具能力封装为可复用的智能体单元。

import { Agent, tool } from 'ai';

import { openai } from '@ai-sdk/openai';

import { z } from 'zod';

const supportAgent = new Agent({

  model: openai('gpt-4o'),

  instructions: 'You are a helpful customer support agent. Use the provided tools to fetch user data or search documentation before answering.',

  tools: {

    getAccountDetails: tool({

      description: 'Fetch user account information based on an email.',

      parameters: z.object({ email: z.string().email() }),

      execute: async ({ email }) => { /* your database logic */ },

    }),

  },

});

实现支持智能体的核心能力模块

• 知识检索引擎 (RAG架构)
  将支持文档嵌入向量数据库（如Supabase/Neon），构建专用检索工具。智能体可在需要事实依据时主动查询此知识库。

• 工具调用接口
  封装常见操作为可执行工具集，例如：订单状态查询、密码重置、网页搜索等，使智能体能执行具体业务动作。

• 结构化输出生成器
  采用 generateObject 与 Zod 模式校验，将用户意图分类或工单数据提取为机器可读的结构化格式，确保输出精确可控。

编排智能体执行流

AI SDK内置自动化调度引擎，实现智能体决策循环的完整闭环：向LLM发送提示词→解析模型决策并触发工具调用→将执行结果动态回写至会话历史。

• 流式响应流水线
  客户端通过 useChat 钩子与服务器的 streamText 接口对接，构建实时推理结果推送通道，实现用户端答案的逐字流式渲染。

• 多步推理控制器
  通过配置 stopWhen（终止条件）或 maxSteps（最大步数）策略，使智能体能够在最终响应前执行多步操作链（例如：先检索文档→再更新工单状态），实现复杂任务的分阶段推理。

部署与可扩展架构

• 流体计算引擎（Vercel Fluid Compute）
  将智能体部署为API端点，依托Fluid Compute弹性计算层，突破传统函数执行时长限制，并可在响应返回后持续运行后台异步任务管道。

• 持久化执行引擎（Durable Execution）
  针对长周期、多步骤的复杂支持工作流，建议集成Restate等框架构建持久化执行引擎。该架构确保智能体具备故障自恢复能力，并可实现“人机协同”审批节点等混合式工作流编排。