В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и машинного обучения разработчикам становится всё сложнее выбрать подходящий инструмент для интеграции интеллектуальных функций в свои проекты. Среди наиболее популярных и мощных на данный момент решений выделяются Vercel AI SDK, Firebase Genkit и Langchain.js. Каждый из этих фреймворков предлагает уникальные возможности и встречается с определёнными сложностями при использовании. Важно понять не только функциональность, но и удобство работы с ними, чтобы сделать оптимальный выбор.
В данном материале подробно рассматривается их сравнение на базе непосредственной разработки с помощью практических примеров кода, что даёт максимально честное и объективное представление об этих инструментах. Среди основных критериев оценки стоит выделить простоту вызова LLM (языковых моделей), создание и интеграцию инструментов (tools), а также реализацию взаимодействия с AI напрямую или через агенты. Разберём поэтапно каждый из рассмотренных фреймворков и проанализируем их особенности. Vercel AI SDK выделяется своей минималистичной и функциональной архитектурой. Вызов языковой модели происходит с помощью одной функции generateText, что значительно упрощает процесс.
В коде достаточно указать модель, описание системы и сам запрос, после чего можно сразу получить ответ. Такой подход сокращает количество кода и ускоряет прототипирование. Создание собственного инструмента (tool) также интуитивно понятно — описывается только схема входных данных с помощью Zod, описание задачи инструмента и функция выполнения. Это снижает порог входа и позволяет быстро расширять функциональность. Интересна возможность остановки генерации по определённому числу шагов, что даёт дополнительный контроль над процессом.
Вторая платформа — Firebase Genkit, представляет собой более комплексное решение со своими особенностями. Вызов языковой модели требует создания экземпляра Genkit с подключением плагинов и настройкой модели, что добавляет некоторую сложность на начальном этапе. Зато Genkit включает в себя собственную реализацию библиотеки Zod, избавляя разработчика от необходимости явного импорта отдельно. В свою очередь это облегчает работу с валидацией и схемами данных. Для создания инструмента разработчик обязан использовать объект ai (экземпляр Genkit), что требует дополнительных хитростей, например составления обёрток.
В этом можно увидеть возможность улучшения, на что авторы Genkit уже обращают внимание. В случае вызова инструмента LLM необходимо задавать количество итераций (maxTurns) для корректной обработки запросов, что может требовать дополнительного экспериментирования. В целом Genkit демонстрирует хорошую сбалансированность между мощностью и удобством, но иногда перегружает излишними параметрами. Langchain.js представляет собой мощнейший и гибкий фреймворк для работы с LLM и агрегации многочисленных инструментов.
Однако для достижения функционала требуется больше шаблонного кода (boilerplate), что может снизить скорость внедрения для новичков. Особенно это заметно при создании сообщений — требуется чёткое соблюдение структуры с объектами SystemMessage, HumanMessage и BaseMessage, что позволяет более детально управлять контекстом, но усложняет простые сценарии. Для подключения и определения инструментов используются методы из отдельных модулей, а для исполнения вызовов, способных обращаться к инструментам, зачастую приходится применять дополнительные агенты — в приведённом случае createReactAgent из пакета langgraph. Это решение обеспечивает гибкость, но одновременно увеличивает объем кода и требования к пониманию внутренней архитектуры. Отметим, что Langchain.
js не всегда интуитивно понятен, и его обработка результатов чаще выглядит более громоздкой, чем у конкурентов. В техническом плане Langchain.js предлагает расширенные возможности для построения сложных цепочек взаимодействий, однако это требует больше времени для освоения и настройки. Рассматривая три инструмента на примере задачи создания простого инструмента по измерению температуры в заданном городе, можно проследить интересные различия. Все три решения опираются на схему данных Zod для валидации входных параметров, что является индустриальным стандартом в разработке современных TypeScript и JavaScript приложений.
При этом Firebase Genkit экспортирует саму библиотеку Zod, что удобнее, чем её дополнительный импорт в других фреймворках. Реализация логики инструмента — генерация случайной температуры в диапазоне с обработкой ошибок — практически идентична во всех трёх случаях, что означает, что основное различие лежит именно в API и способах интеграции. При вызове LLM с использованием созданного инструмента автор отметил необходимость увеличения числа итераций в Vercel AI SDK и Firebase Genkit для правильного взаимодействия, в то время как Langchain.js уже предусматривает это по умолчанию благодаря конструкциям агентов. Немаловажно, что для Langchain.
js требуется более тщательная подготовка сообщений и более сложный разбор результатов, что отражается на общем времени разработки и удобстве поддержки кода. Если подвести итоги, можно сделать вывод, что Vercel AI SDK предлагает наилучшее сочетание простоты вызовов и понятной структуры, что подойдёт разработчикам, ищущим быструю интеграцию и лаконичный API. Firebase Genkit, обладая рядом достоинств, таких как встроенный Zod и активное развитие, находится чуть позади Vercel по уровню простоты, но может стать отличным выбором для пользователей, уже знакомых с экосистемой Firebase и желающих иметь чуть более мощный функционал. Langchain.js — это лидер по функциональным возможностям и гибкости, но требует большего времени на освоение, больше шаблонного кода и внимательного отношения к структуре сообщений и работе с инструментами.
Для разработчиков, работающих над проектами с комплексной логикой и цепочками вызовов AI, он может стать незаменимым решением. Важно понимать, что нынешнее состояние индустрии носит балансирующий характер, когда большое внимание уделяется не столько количеству функций, сколько удобству разработчика и скорости прототипирования. Авторы сравнения призывают основателей этих фреймворков к сотрудничеству, поскольку многочисленные альтернативы могут привести к разбросу сил и ресурсов, а в конечном счёте замедлить прогресс. Для выбора оптимального варианта следует учитывать предпочтительный стиль разработки, готовность учиться новым парадигмам, а также специфику решаемых задач. Все три инструмента способны качественно улучшить возможности приложений и дать доступ к мощным языковым моделям, но каждый по-своему.
Для быстрого начала и лаконичных сценариев лучшим выбором может стать Vercel AI SDK, в то время как для более комплексных и кастомных проектов стоит обратить внимание на Langchain.js или Firebase Genkit. Пользователям предлагается изучить открытые репозитории и интерактивные примеры, в том числе проекты с поддержкой памяти и расширенными инструментами, чтобы на практике оценить удобство и возможности каждого фреймворка. В заключение стоит отметить, что рынок AI-инструментов развивается очень быстро, и сегодня сравнительный анализ на основе практического кода является ценным ориентиром для тех, кто стремится создавать интеллектуальные приложения с наименьшими затратами времени и максимальной эффективностью. Выбирая между Vercel AI SDK, Firebase Genkit и Langchain.
js, вы не только определяете технологическую стратегию своего проекта, но и качество взаимодействия с мощными AI-технологиями ближайших лет.
