前端开发者如何拥抱 AI-Agent（科普）

前言
[一、调用 AI 的 LLM / Vision / Embedding 生成文本或 UI 组件](#一、调用 AI 的 LLM / Vision / Embedding 生成文本或 UI 组件)
- [1、前端调用 LLM（生成文本）](#1、前端调用 LLM（生成文本）)
- [2、前端调用 Vision 模型（图像生成 / 分析）](#2、前端调用 Vision 模型（图像生成 / 分析）)
- [3、前端调用 Embedding（向量化 / 相似度搜索）](#3、前端调用 Embedding（向量化 / 相似度搜索）)
- [4、结合 LLM + Vision + Embedding 的前端 UI 示例](#4、结合 LLM + Vision + Embedding 的前端 UI 示例)
- 5、技术选型建议（前端友好）
- 6、安全与实用注意事项
[二、前端用 AI-Agent 开发项目](#二、前端用 AI-Agent 开发项目)
- [0、 AI-Agent 体系结构](#0、 AI-Agent 体系结构)
- [1、前端开发者该如何"拥抱 Agent 思维"](#1、前端开发者该如何“拥抱 Agent 思维”)
- - [（1）、从"写功能"转向"定义能力 + 让 AI 运行"](#（1）、从“写功能”转向“定义能力 + 让 AI 运行”)
  - [（2）、从"以 UI 为中心"转向"以任务为中心"](#（2）、从“以 UI 为中心”转向“以任务为中心”)
  - [（3）、从"用户输入 → 界面交互"变成 "用户意图 → AI action chain"](#（3）、从“用户输入 → 界面交互”变成 “用户意图 → AI action chain”)
- [2、Vue / React 程序员最该学的 AI-Agent 技术栈（分三个层级）](#2、Vue / React 程序员最该学的 AI-Agent 技术栈（分三个层级）)
- - [（1）、在前端项目里集成 AI（马上可以做）](#（1）、在前端项目里集成 AI（马上可以做）)
  - - [①、React / Vue 直接接 OpenAI Realtime API](#①、React / Vue 直接接 OpenAI Realtime API)
    - ②、在前端自动化你的工作流（你会爱上这个）
  - [（2）、在后端实现代理（Agent Framework 实战）](#（2）、在后端实现代理（Agent Framework 实战）)
  - - [①、OpenAI Agent + Function Calling（最简单）](#①、OpenAI Agent + Function Calling（最简单）)
    - [②、LangChainJS / LangGraph（项目大可以考虑）](#②、LangChainJS / LangGraph（项目大可以考虑）)
    - [③、Vercel AI SDK（前端最友好）](#③、Vercel AI SDK（前端最友好）)
  - [（3）、让你的前端 App "被 AI-Agent 控制"（下一代应用形态）](#（3）、让你的前端 App “被 AI-Agent 控制”（下一代应用形态）)
  - - [①、AI 自动操作你的前端 UI（RPA）](#①、AI 自动操作你的前端 UI（RPA）)
    - [②、AI 直接生成 Vue / React 页面（可写可运行）](#②、AI 直接生成 Vue / React 页面（可写可运行）)
    - [③、AI 调用你的前端组件作为"工具"](#③、AI 调用你的前端组件作为“工具”)
- [3、前端 → Agent 的晋升级别路线图（做任务）](#3、前端 → Agent 的晋升级别路线图（做任务）)
- - [（1）、AI 嵌入你的前端](#（1）、AI 嵌入你的前端)
  - [（2）、做一个你的第一个 Agent（Node + OpenAI）](#（2）、做一个你的第一个 Agent（Node + OpenAI）)
  - [（3）、构建真实 AI 产品（多 Agent 协作）](#（3）、构建真实 AI 产品（多 Agent 协作）)
[三、构建 AI-native 应用（生态层）](#三、构建 AI-native 应用（生态层）)
四、拓展
- [1、AI-Agent 与 Agent 只是叫法不同吗？](#1、AI-Agent 与 Agent 只是叫法不同吗？)
- - [（1）、传统 Agent 是理论模型](#（1）、传统 Agent 是理论模型)
  - [（2）、AI-Agent 是 LLM 驱动的"新物种"（重点）](#（2）、AI-Agent 是 LLM 驱动的“新物种”（重点）)
  - - ①、能自主规划
    - [②、能调用工具（Tool Calling）](#②、能调用工具（Tool Calling）)
    - ③、能执行循环动作（Autonomous）
  - [（3）、AI-Agent 与 Agent 差异总结](#（3）、AI-Agent 与 Agent 差异总结)
  - [（4）、为什么现在大家都说 Agent，但其实指的是 AI-Agent？](#（4）、为什么现在大家都说 Agent，但其实指的是 AI-Agent？)
  - [（5）、你实际需要学的 AI-Agent 能力](#（5）、你实际需要学的 AI-Agent 能力)

前言

在人工智能领域，Agent 到底扮演着什么角色？

我们可以把这个世界抽象成能力 → 执行 → 系统 → 生态四层：

层级	核心能力	特点	举例
AI（模型层）	推理、语言理解、生成	只能"说"，不会主动执行	ChatGPT、Claude
Agent（行动层）	调用工具、执行多步任务	会自动完成一个任务链	LangChain Agent、AutoGPT
Multi-Agent System / Orchestrator（协作层）	多 Agent 协作、任务分发、资源调度	像"公司调度中心"，管理多 Agent，实现复杂目标	AutoGPT + Worker 集群、LangGraph
Autonomous System / AI-native 应用（生态层）	人类最小化干预，自动化业务系统	整个系统能自动运营、自动优化、自动进化	AI 驱动的自动化 SaaS、AI DevOps 平台、智能金融投研系统

用类比理解：

AI = 大脑
Agent = 雇员（会思考、能行动）
Multi-Agent System = 公司（协调多个雇员完成复杂项目）
Autonomous System = 企业生态（公司自己找业务、优化流程、持续迭代）

"人工智能+前端工程师" 的进阶路径：

AI：会调用 LLM / Vision / Embedding，生成文本或 UI 组件
Agent：能把 AI 生成的东西变成实际操作 → 自动执行任务
Multi-Agent / Orchestrator：管理多个 Agent，实现复杂任务闭环
Autonomous App / System：前端 + Agent + 后端 + 工具链一体，用户只看结果
自动生成报表
自动运营 SaaS
自动化 DevOps / CI/CD
自动生成前端页面 / 数据可视化

前端工程师不需要深入研究 Multi-Agent System 的理论或复杂的编排系统。

但需要理解"如何使用现有 Agent 框架"来构建 AI 增强型 UI / 工具 / 产品。

你要学的不是"造 Agent 系统"，而是"调用并使用它们"。

学习重点应该是：

主题	是否需要掌握	解释
如何调用 LLM/Embedding/Images API	✅ 必须	前端必须掌握，最基础的能力
如何构建前端 + AI 的交互流程	✅ 必须	例如智能表单、自动 UI 生成、自定义聊天
如何使用现成的 Agent 框架（OpenAI Swarm、LangGraph Lite、ReAct）	⭐ 推荐	了解即可，不需要深入实现，不需要懂过多理论
自己实现 Orchestrator / 核心调度系统	❌ 不需要	这属于后端 + AI Infra 的工作
深入 Multi-Agent System 理论（博弈论、协作/竞争智能体模型）	❌ 完全不需要	这是学术方向，不是前端需要的

一、调用 AI 的 LLM / Vision / Embedding 生成文本或 UI 组件

1、前端调用 LLM（生成文本）

LLM = Large Language Model，例如 OpenAI GPT 系列、Claude、Mistral 等。

用途：

文本生成（文章、报告、提示语）
代码生成（Vue/React 组件）
JSON / schema 生成（表格列、表单 schema）
自动补全

示例：React + OpenAI GPT-4

cpp 复制代码

// 安装依赖
// npm install openai

import { OpenAI } from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

async function generateText(prompt: string) {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4",
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    temperature: 0.7
  });
  return response.choices[0].message?.content;
}

// 使用示例
const text = await generateText("帮我写一个 Vue 3 + Naive UI 的用户表格组件示例");
console.log(text);

Vue 使用：

cpp 复制代码

<template>
  <div>{{ generatedText }}</div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from "vue";
import { OpenAI } from "openai";

const generatedText = ref("加载中...");
const client = new OpenAI({ apiKey: import.meta.env.VITE_OPENAI_KEY });

async function generateText() {
  const res = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4",
    messages: [{ role: "user", content: "生成一个 Naive UI 用户表格组件" }]
  });
  generatedText.value = res.choices[0].message?.content || "生成失败";
}

generateText();
</script>

2、前端调用 Vision 模型（图像生成 / 分析）

Vision 模型 = DALL·E / MidJourney / OpenAI 图片生成 / HuggingFace 视觉模型

用途：

生成 UI mockup
生成图标 / 插图
识别图像内容
OCR 或图像标注

示例：生成图像

cpp 复制代码

const response = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1",
  prompt: "生成一个现代风格的仪表盘 UI mockup",
  size: "1024x1024"
});
const imageUrl = response.data[0].url;

展示在前端：

cpp 复制代码

<template>
  <img :src="imageUrl" alt="AI 生成 UI" />
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from "vue";
import { OpenAI } from "openai";

const imageUrl = ref("");
const client = new OpenAI({ apiKey: import.meta.env.VITE_OPENAI_KEY });

async function generateImage() {
  const res = await client.images.generate({
    model: "gpt-image-1",
    prompt: "生成一个现代风格的仪表盘 UI mockup",
    size: "1024x1024"
  });
  imageUrl.value = res.data[0].url;
}

generateImage();
</script>

3、前端调用 Embedding（向量化 / 相似度搜索）

Embedding = 将文本、图像、代码转成向量，方便相似度搜索或检索增强。

用途：

文档检索（RAG, Retrieval-Augmented Generation）
代码片段搜索
个性化推荐
内容聚类

示例：文本嵌入

cpp 复制代码

const embeddingRes = await client.embeddings.create({
  model: "text-embedding-3-small",
  input: "生成 Vue 3 用户表格组件的示例"
});
const vector = embeddingRes.data[0].embedding; // 数值向量

实战：

将 vector 存入向量数据库（Pinecone / Weaviate / Milvus）
用户输入 query → embedding → 相似度匹配 → 获取对应代码或文档
可用在前端：比如在 IDE 或后台管理系统里做智能搜索

4、结合 LLM + Vision + Embedding 的前端 UI 示例

假设我们要实现一个 "AI 自动生成可运行 Vue/React 组件"的系统"：

用户输入 prompt（文本） → LLM 生成组件代码
用户上传图像 mockup → Vision 识别颜色/布局 → 生成对应组件样式
Embedding 用于组件库检索 → 找到最相似的组件模板
最终生成一个可直接在项目中运行的 Vue/React 组件

数据流示意：

5、技术选型建议（前端友好）

模型类型	API / SDK	适合前端场景
LLM	OpenAI Chat Completions / Replit / Claude	文本生成、代码生成、表单/表格 schema
Vision	OpenAI Image API / Stability AI / Replicate	UI mockup、图标、图片生成、分析
Embedding	OpenAI Embeddings / Cohere / HuggingFace	文档检索、组件检索、相似度搜索

6、安全与实用注意事项

API Key 不要直接暴露在前端
- 前端调用可以通过你自己的 Node/Next.js / Vite Server 中转
流式输出更好体验
- LLM chatCompletion + streaming → 实时显示生成文本
生成组件要可验证
- 可以在沙箱中运行（如 vue-sfc-rollup 或 react-live）
Vision 模型要控制尺寸
- 避免前端直接加载大图生成

二、前端用 AI-Agent 开发项目

现代语境里： "Agent"几乎默认为"AI-Agent（基于 LLM 的智能体）"。但严格讲，两者是不同概念。

⭐ 你需要理解的"AI-Agent 思维模型"。

把 AI-Agent 想象成：

可以被调用的函数，但这个函数是 AI 驱动的，并且能自己完成任务。

前端开发者要学的就是：

如何向 Agent 发指令（prompt 设计）
如何让前端 UI 与 Agent 交互（消息流）
如何解析 Agent 生成的 JSON / UI 配置
如何在前端执行 Agent 的工具调用（Tool Calling）

你不需要实现 Agent 的协作控制机制，比如：

多 agent 并发协调
DAG graph 调度
memory replay
semantic routing

这些都有现成框架帮你做。

0、 AI-Agent 体系结构

cpp 复制代码

┌──────────────────────────────────────────────┐
│                🧠 LLM / Foundation Model      │
│    (GPT-5, Claude, Gemini, Llama, Qwen...)    │
└──────────────────────────────────────────────┘
                     ▲
                     │自然语言推理 / 规划 / 思考
                     ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│               🤖 AI-Agent Core               │
│  - 思考(Reasoning)                            │
│  - 规划(Planning)                              │
│  - 记忆(Memory)                                │
│  - 决策(Action Selection)                       │
│  - 工具选择(Tool Routing)                       │
└──────────────────────────────────────────────┘
                     ▲
                     │调用工具 / 获取上下文
                     ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 🔧 Tools / Actions            │
│   (由前端、后端、第三方提供的能力模块)         │
│  - fetchAPI()                                  │
│  - queryDB()                                   │
│  - readFile()                                  │
│  - writeFile()                                 │
│  - generateUI(schema)                          │
│  - callModel(embedding/vision)                 │
│  - browserOps(click, fillForm, navigate)       │
└──────────────────────────────────────────────┘
                     ▲
                     │返回工具执行结果
                     ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│          🧩 Orchestrator / Agent Runtime       │
│（LangGraph, OpenAI Swarm, ReAct, Dify, LobeChat）│
│  - 状态机(State)                                │
│  - 步骤控制(Steps)                               │
│  - 多Agent协作(Multi-Agent)                     │
│  - 循环/条件执行(Loops/If)                      │
│  - 事件/订阅(Event Stream)                      │
└──────────────────────────────────────────────┘
                     ▲
                     │交互协议（JSON / Streaming）
                     ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│            🎨 Frontend (Vue / React)           │
│  - 注册前端工具：JS 函数变为 Agent 的 Action     │
│  - 渲染 AI 生成的 UI（Schema → Component）      │
│  - 显示 Agent 状态（执行中 / 规划中 / 等待工具） │
│  - 多 Agent 的可视化 Workflow                  │
│  - 与 Orchestrator 进行双向流通信               │
└──────────────────────────────────────────────┘
                     ▲
                     │用户意图（自然语言）
                     ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                    🧑‍💻 User                   │
└──────────────────────────────────────────────┘

1、前端开发者该如何"拥抱 Agent 思维"

Agent 并不是一个框架，而是一套自动化 + 调度 + 工具调用的新范式。

你需要掌握的核心思维转变如下三点。

（1）、从"写功能"转向"定义能力 + 让 AI 运行"

传统前端：

你写组件、写接口、写逻辑。

Agent开发：

你告诉 AI --- 它能访问哪些工具（API）、能操作哪些组件、能执行哪些动作。
AI 负责自己决策、自己调用。

像：

搜索 API
数据库 CRUD
文件生成器
UI 操作（RPA）

（2）、从"以 UI 为中心"转向"以任务为中心"

传统前端是界面驱动：

人类控制流程

Agent 应用是任务驱动：

AI 控制流程、人类偶尔给反馈

（3）、从"用户输入 → 界面交互"变成 "用户意图 → AI action chain"

例如用户说：

"帮我做个上海天气趋势图放到报告里"

在 agent 中会自动转化为：

调用天气 API
调用图表生成工具
调用文档生成器（ppt/pdf/docx）
输出文件

你只定义工具，AI 负责 调用顺序。

2、Vue / React 程序员最该学的 AI-Agent 技术栈（分三个层级）

（1）、在前端项目里集成 AI（马上可以做）

①、React / Vue 直接接 OpenAI Realtime API

如果你用 Naive UI、Element Plus、AntD、Tailwind 做项目

你可以快速加入：

流式对话输入框
AI 自动补全
AI 自动生成表格
AI 自动生成表单 schema（Naive UI + zod + AI 很配）

示例：

AI 自动生成 NDataTable 的 columns & row schema

（完全契合你现在的技术栈）

②、在前端自动化你的工作流（你会爱上这个）

例如：

自动生成 TypeScript 类型（OpenAI JSON schema）
自动根据接口文档生成封装好的 API hooks
自动生成 React/Vue 页面原型（比 Figma to Code 更好用）
自动生成 Naive UI 表格提取配置
自动为 React/Pinia/RTK/Query 生成状态逻辑骨架

不需要构建 Agent，但你会开始"AI 工具化"。

（2）、在后端实现代理（Agent Framework 实战）

你需要一个后端来挂"工具"。

最推荐的两个框架：

OpenAI Agent + Function Calling（最简单）
LangChainJS / LangGraph（项目大可以考虑）
Vercel AI SDK（前端最友好）

①、OpenAI Agent + Function Calling（最简单）

适合：

React + Node
Vue + NestJS

你将 API 封装为 tools，例如：

cpp 复制代码

{
  name: "getUserOrders",
  description: "获取用户订单",
  parameters: { type: "object", properties: { userId: { type: "string" } } },
  execute: async ({ userId }) => {
     return fetch(`/api/orders/${userId}`).then(r => r.json())
  }
}

然后 Prompt 里告诉 AI：

如果用户问"我的订单？"

就自动调用 getUserOrders

从此 AI 会自动帮你调用你的后端。

非常适合前后端一体的团队。

②、LangChainJS / LangGraph（项目大可以考虑）

适合：

多工具调用
工作流图（Graph State）
多 Agent 协作
工具链长达 10+ 步

你可以做：

爬虫 Agent
富流程表单 Agent（审批流）
文档生成 Agent
自动化数据分析 Agent

③、Vercel AI SDK（前端最友好）

前后端同构，非常适合 React + Next.js。

你可以做：

AI 流式聊天
多工具 Agent
Vision Agent（图像内容生成 UI）
Realtime Agent（语音实时交互）
未来 Agent 应用的主流方式。

（3）、让你的前端 App "被 AI-Agent 控制"（下一代应用形态）

这是未来方向，也最能体现前端优势。

示例场景：

①、AI 自动操作你的前端 UI（RPA）

你定义：

页面按钮
组件 id
表单 action

Agent 会自动：

点击
输入
切换 tab
提交表单
读取列表

你只写 UI → AI 操作 UI → 用户走任务流

这是未来 Agent-native UI。

②、AI 直接生成 Vue / React 页面（可写可运行）

你定义：

你项目的组件集（如 Naive UI / AntD / shadcn）
Routing structure
Tailwind preset

AI 就可以生成：

完整页面
状态管理
Action handler
API 调用
表格/表单

你只需要 review & commit。

③、AI 调用你的前端组件作为"工具"

例如你的 NTable / Charts / FormBuilder 本身就可以作为工具：

AI 自动帮你渲染数据表格
AI 自动帮你生成图表
AI 自动帮你创建 JSON schema form

这是未来"可自描述 UI 指令语言"（DSL）的雏形。

3、前端 → Agent 的晋升级别路线图（做任务）

（1）、AI 嵌入你的前端

会用 Streaming（流式输出）
会用 Vision API 帮你生成 UI
会用 JSON schema 生成类型
会用工具自动生成 React/Vue 代码

完成时间：1--3 天

（2）、做一个你的第一个 Agent（Node + OpenAI）

实现：

tools 注册
tool 调用链
memory 机制（上下文）
守护逻辑（如校验参数）
action chain（多步执行）

完成时间：3--7 天

（3）、构建真实 AI 产品（多 Agent 协作）

你可以做：

自动报告生成 Agent（财报、KPI、风控）
自动 UI 生成 Agent（低代码）
自动化运维 Agent（DevOps）
自动可视化 Dashboard Agent
自动表格清洗 Agent

完成时间：7--30 天

三、构建 AI-native 应用（生态层）

AI-native 应用是什么?

不是把 AI"加到应用里"，而是把"应用构建在 AI 之上"。

重点：

让 UI 成为可被 AI 控制的"工具"
让 AI 主动使用页面组件
让人类只提供反馈，而不是点击 UI

典型特征：

UI 只是"外壳"，核心逻辑由 AI 决定
应用不是 CRUD，而是自主行动
从"页面逻辑"变成"任务 + 目标 + 工具调用"
AI 拥有记忆（memory）、状态（state）、策略（policy）

前端需要理解这种新模式，因为 UI 将变得更像：

可视化 AI 工作流
智能表单
智能仪表盘
动态生成的 UI
AI 作为编排器（Agent Orchestrator）

这是下一代前端范式。

四、拓展

1、AI-Agent 与 Agent 只是叫法不同吗？

不是只是叫法不同。

AI-Agent 和 Agent 含义相关，但语义范围不同、应用场景不同，也代表两种时代的产物。

所有 AI-Agent 都是 Agent，但不是所有 Agent 都是 AI-Agent。

概念	如何理解	核心差异
Agent（传统 Agent）	一种抽象概念：能自主执行任务的实体（可以是软件、机器人、规则系统）	概念更大，历史更久，不一定包含 AI
AI-Agent（现代 AI 代理）	基于 LLM 的智能体，具备理解语言、工具调用、自主规划能力	专指 LLM 驱动的 Agent，是新时代产物

（1）、传统 Agent 是理论模型

比如：

游戏 NPC AI（基于规则）
决策系统（Rule-based）
感知-思考-行动（PEAS）
机器人导航模型

这些都叫 Agent，但没有 LLM。

它们更像写死的逻辑，不是真 AI。

（2）、AI-Agent 是 LLM 驱动的"新物种"（重点）

从 2023--2024 开始才真正兴起。

特点：

能理解自然语言

用户一句话："帮我生成一个 Vue3 上传组件"，它能完全理解。

①、能自主规划

能把任务拆分并执行多步：

分析要求
规划结构
生成组件
检查错误
修改代码

②、能调用工具（Tool Calling）

前端能为 AI 注册工具：

cpp 复制代码

{
  name: "fetchAPI",
  description: "从后端获取数据",
  function: async (args) => { ... }
}

AI 会主动调用。

③、能执行循环动作（Autonomous）

比如自动：

搜集数据
监控状态
自动刷新 UI
完成多轮任务

（3）、AI-Agent 与 Agent 差异总结

特征	传统 Agent	AI-Agent
是否使用 LLM	❌ 否	✅ 是
是否能理解自然语言	❌ 不行	✅ 可以
决策机制	规则/算法	LLM + 记忆 + 工具调用
自主能力	中等	很强
适用场景	游戏、机器人、自动化系统	AI 应用、AI-native 产品、自动工作流
前端是否需要学习	几乎无需求	必须，未来前端核心技能

（4）、为什么现在大家都说 Agent，但其实指的是 AI-Agent？

因为 2023 年 LLM 爆发后，"Agent"这个词被整个行业重塑。

今天：

OpenAI 的 Agent = AI-Agent
Anthropic 的 Agent = AI-Agent
LangChain/LangGraph 的 Agent = AI-Agent
Dify/LobeChat 的 Agent = AI-Agent
ProductHunt 上说 Agent = AI 应用

所以现代语境里： "Agent"几乎默认为"AI-Agent（基于 LLM 的智能体）"。但严格讲，两者是不同概念。

作为前端开发者，你要关注的是 AI-Agent（现代智能体），而不是传统 Agent。

因为：

AI-Agent 才跟 LLM、API、UI、工具调用相关

AI-Agent 才会用到 Vue / React

AI-Agent 才是未来应用架构的核心

AI-Agent 才是你需要学的技能

AI-native 应用一定基于 AI-Agent，而不是传统 Agent

（5）、你实际需要学的 AI-Agent 能力

cpp 复制代码

Level 1 ------ 让前端会用 AI（LLM 基础）
Level 2 ------ 让前端调用 AI（Tool Calling / Schema）
Level 3 ------ 让前端与 Agent 协作（Agent Runtime）
Level 4 ------ 让前端构建 AI-native UI（动态 UI / 工作流）
Level 5 ------ 构建完整的 AI-Agent 应用（自主 + 协作）

前端开发者如何拥抱 AI-Agent（科普）

目录

前言

一、调用 AI 的 LLM / Vision / Embedding 生成文本或 UI 组件

1、前端调用 LLM（生成文本）

2、前端调用 Vision 模型（图像生成 / 分析）

3、前端调用 Embedding（向量化 / 相似度搜索）

4、结合 LLM + Vision + Embedding 的前端 UI 示例

5、技术选型建议（前端友好）

6、安全与实用注意事项

二、前端用 AI-Agent 开发项目

0、 AI-Agent 体系结构

1、前端开发者该如何"拥抱 Agent 思维"

（1）、从"写功能"转向"定义能力 + 让 AI 运行"

（2）、从"以 UI 为中心"转向"以任务为中心"

（3）、从"用户输入 → 界面交互"变成 "用户意图 → AI action chain"

2、Vue / React 程序员最该学的 AI-Agent 技术栈（分三个层级）

（1）、在前端项目里集成 AI（马上可以做）

①、React / Vue 直接接 OpenAI Realtime API

②、在前端自动化你的工作流（你会爱上这个）

（2）、在后端实现代理（Agent Framework 实战）

①、OpenAI Agent + Function Calling（最简单）

②、LangChainJS / LangGraph（项目大可以考虑）

③、Vercel AI SDK（前端最友好）

（3）、让你的前端 App "被 AI-Agent 控制"（下一代应用形态）

①、AI 自动操作你的前端 UI（RPA）

②、AI 直接生成 Vue / React 页面（可写可运行）

③、AI 调用你的前端组件作为"工具"

3、前端 → Agent 的晋升级别路线图（做任务）

（1）、AI 嵌入你的前端

（2）、做一个你的第一个 Agent（Node + OpenAI）

（3）、构建真实 AI 产品（多 Agent 协作）

三、构建 AI-native 应用（生态层）

四、拓展

1、AI-Agent 与 Agent 只是叫法不同吗？

（1）、传统 Agent 是理论模型

（2）、AI-Agent 是 LLM 驱动的"新物种"（重点）

①、能自主规划

②、能调用工具（Tool Calling）

③、能执行循环动作（Autonomous）

（3）、AI-Agent 与 Agent 差异总结

（4）、为什么现在大家都说 Agent，但其实指的是 AI-Agent？

（5）、你实际需要学的 AI-Agent 能力