说实话，Zui近这阵风刮得有点猛。AI编程的兴起正在大量冲击着原本就有些卷的编程行业，kan着那些自动生成的代码，不少老司机心里dou犯嘀咕。但换个角度kan，危机往往伴随着机遇，市场上同时也产生了hen多AI开发的岗位，需求越来越多。对于我们前端同学来说这其实是一个绝佳的“弯道超车”机会。

大家好，我是双越。前百度、滴滴资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP项目管理认证持有者。我的代表作有《React源码深度解析》等。今天咱们不聊虚的，直接来点干货，聊聊前端人怎么切入AI领域。

hen多同学一听到AI开发，脑子里蹦出来的第一个词就是Python。确实你去翻kan所有AI大模型接口的官方文档，Python绝对是第一语言，文档Zui全，示例Zui多。但是这并不意味着咱们前端就没戏了。紧随Python之后Node.js通常是第二大支持的语言，生态完善程度相当高。

前端人员Ke以使用Node.jsZuo全栈开发，自然也就Ke以用Node.jsZuoAI开发。这两个Chatbot虽然使用了不同的AI框架，但他们dou是基于Node.js语言和Next.js框架构建的。所以前端想ZuoAI开发，一定要先具备Nodejs全栈Neng力，这是绕不开的基石。一旦你打通了任督二脉，你会发现用熟悉的JavaScript去调用大模型接口，那种顺畅感简直无与伦比。

ZuoAI开发，Zui基础的功Neng就是Chatbot聊天机器人。基于Chatbot，我们Ke以 geng多模块，让它进化成一个智NengAgent，或者Zuo其他定制开发。

但是Chatbot既然是一个基础，那就没必要从零开始开发，否则光这一部分你就会浪费掉大量的精力。尤其是前端部分，自己从零开始开发不知道会遇到多少坑？不知道测试多久才Neng稳定？搞AI开发重点就应该放在AI的流程编排和业务逻辑上，而不是死磕前端UI部分。所以尽量使用现成的、稳定的Chatbot功Neng，在此基础之上再二次开发，这才是聪明的Zuo法。

本文就介绍两个常用的Chatbot开源代码库，对应两个Zui热门的AI开发框架。你Ke以基于这个Chatbot来二次开发出你自己的AI产品。

除了LangChain以外Vercel AI-SDK也是使用Nodejs开发AI应用的热门框架，功NengYi经hen完善了。Vercel作为Next.js的背后的公司，他们出的SDK对React生态的友好程度简直是“亲儿子”级别的。

Vercel为此专门开发了一个Chatbot模板，代码库地址在 github.com/vercel/ai-chatbot 。这个项目非常成熟，UI设计精美，交互流畅，而且Yi经把它部署到了 demo.chat-sdk.dev/ 。

你Ke以把这个代码库下载到本地，在本地运行。不过这里有个小插曲，你依然需要把AI大模型改为国内Neng访问的。毕竟它默认配置的是OpenAI的接口，咱们直接用肯定是不行的。

但是现在还不Neng直接用，它默认的大模型在国内访问不了我们需要修改为其他大模型，如DeepSeek。这步操作其实不难，通常只需要在环境变量配置文件里把API Endpoint和Key换一下就行。替换之后你就Neng在本地顺畅地跑起来一个属于自己的聊天机器人了。

接下来你就Ke以在进行二次开发，基于AI-SDK的语法Zuo任何想Zuo的功Neng。比如我在实际项目中Zuo的AI请求Rate Limit功Neng，就是在这个模板上直接魔改的，省去了大量搭建基础架构的时间。

Ru果你使用LangChain技术栈，Ke以考虑这个项目。LangChain在AI圈子的地位不用多说生态极其丰富，几乎涵盖了所有主流的大模型操作。

其实这个前端部分也是一个独立的项目，是LangChain官方开发的Chat UI，地址在 github.com/langchain-ai/langchain-chat-ui 。然后跟它聊天点击左上角按钮会展示聊天记录，体验非常接近原生的ChatGPT。

我们Ke以使用LangChain自研的脚手架来快速搭建。执行如下命令即可创建一个服务端：

npx create-agent-chat-app@latest

安装完成以后会发现它有几个Agent分别展示不同的使用场景，Zui基础的就是当前这个react-agent。此时你Ke以在服务端代码中，使用任何LangChain和LangGraph的技术来自定义开发。LangGraph的加入让构建复杂的图状Agent变得简单hen多。

不过这里得给大伙提个醒。虽然LangChain版本早就发布到了v1，但这个脚手架创建出来的代码，在写本文时依然是v0.1版本，geng新太滞后了... 这可Neng会导致你在查阅Zui新文档时发现对不上号的情况，这点需要大家稍微留意一下别被版本差异坑了。

在控制台执行 npm run dev 即可启动项目。启动后你同样面临着模型替换的问题。Ru果你有兴趣，不妨先选择一个，在本地运行试一下。有问题可在评论区交流，咱们一起探讨。

光说不练假把式。我正在开发一个AI Agent智Neng体项目——，一个智Neng面试官。它Ke以帮你优化简历、模拟真实面试场景、解答技术题目等。有兴趣的同学Ke以围观、学习，kankan如何从简单的对话逻辑 到复杂的业务流。

这个项目其实就是基于上述的思路，选定了合适的框架，然后专注于业务逻辑的打磨。比如如何让AIgeng准确地理解简历内容，如何模拟面试官的追问逻辑，这些才是AI应用的核心价值所在。

前端开发者在AI时代并没有被边缘化，反而因为具备UI/UX的敏感度和全栈Node.js的Neng力，在构建AI应用层方面有着独特的优势。不要被那些复杂的算法吓倒，先从跑通一个开源的Chatbot库开始，替换上你Neng用的模型，然后一点点加上你的业务逻辑。

无论是Vercel AI-SDK的现代化流式处理，还是LangChain的强大生态编排，dou是极好的工具。选择一个，动手试错，你会发现，构建一个属于自己的AI Agent，其实并没有想象中那么遥远。有问题随时在评论区留言，咱们一起在AI这条路上越走越远。