再看试试说，「点击 #like 按钮。接下来读一下 #status 的文本」
状态：未操作
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{messages.map(m=>(
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{m.role==='user'?'你' : '智能体'}
{m.parts.map=>{
if return {p.text};if){
const t=p as any;return
;话说回来，} return null;})}
))}
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96SEO 2026-08-09 18:04 0
——OpenAI 的 GPT‑Sol、xAI 的 Grok、Meta 的 Muse Spark 在短短数小时内集中发布。清一色把「编程 / Agent」当成头号卖点。领域里一句话很到位：AI 编程进入了新阶段——不再比谁聊天更顺，而比谁的智能体能真正把事干完。
前端痛点：我们经常只能调接口、渲染对话气泡，却无法让 AI 直接在页面上动手。每次想要自动化点击按钮、读取状态，都要写繁琐的脚本并手动维护。
至于但你想过没有，智能体能不能直接操作你正在看的网页？点一下按钮、读一段 DOM 文本、往输入框里填个字——像真人一样。
这不是科幻。Vercel AI SDK 在去年把「客户端工具调用」做成了标准能力：模型在云端推理，动手的活儿交还给浏览器。这篇文章就带你从零到一跑通一个「网页操作智能体」，而且代码完整可复制。
传统聊天机器人是 输入文字 → 模型返回文字。智能体多了一步：
输入文字 → 模型决定调用哪个工具 → 工具在真实环境执行 → 结果喂回模型 → 继续推理
这个循环叫 agentic loop。
放到网页里「真实环境」就是浏览器 DOM。话说回来，我们给模型三件工具：
readDom读取某个元素的可见文本；clickElement点击一个元素；fillInput往输入框填值并触发事件。模型拿到使用者指令后自己拆解步骤、依次调用工具，最终用自然语言汇报「我点了什么、看到了什么」。话说回来，至于关键点在于。工具的「执行」发生在浏览器，模型只负责「决策」。不过，这就是为什么它能在你的真实页面上动手，而不是在一个沙箱里空谈。
痛点 1：现有 AI 辅助只能改源码，仍然需要手动跑起来检查运行时效果。
痛点 2：源码写得对，不代表运行时 DOM 符合预期；表单校验、按钮禁用、接口 loading 状态只有真正渲染后才知道。
痛点 3：缺少统一的「意图 → 动作」桥梁，导致自动化测试和交互式调试成本高。
当智能体能读 DOM、能点击事件，它就从一个「代码生成器」升级成「页面操作工」。前端价值正从「手写每一行」转向「定义意图 + 监督智能体 + 兜底体验」。这恰恰是前端开发者的新护城河：你比任何人都懂 DOM、事件流和渲染时机，所以最会设计这些工具。
Vercel AI SDK 的主要设计是「工具定义与执行分离」。服务端在 streamText 里声明工具「长什么样」；真正「怎么执行」可以放在客户端 useChat 的 tools 里。
This separation brings two big benefits for front‑end pain points:
npm install ai @ai-sdk/openai @ai-sdk/react zod
# .env.local 配置 OPENAI_API_KEY=sk-***
// app/api/agent/route.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai';import { streamText,tool } from 'ai';import { z } from 'zod';export const maxDuration = 30;// 根据网站需求调整
export async function POST {
const { messages } = await req.json;const result = streamText({
从model来看，openai。// 替换为 gpt-sol / grok / muse 均可
说到system，'你是一个页面操作智能体。怎么说呢，优先用工具完成使用者指令。例如点击按钮、读取某区域文本、在输入框填写内容。每一步操作后用简洁中文汇报你做了什么、看到了什么。',messages,tools: {
readDom: tool({
description: '读取页面中某个 CSS 选择器对应的可见文本',inputSchema: z.object.describe }),}),clickElement: tool({
description: '点击页面上匹配选择器的元素'。inputSchema: z.object }),}),fillInput: tool({
description: '在输入框中填入文本并提交',inputSchema: z.object,value: z.string }),}),},maxSteps: 10,// 防止无限循环
});
return result.toDataStreamResponse;怎么说呢，}
// app/page.tsx
'use client';import { useChat } from '@ai-sdk/react';import { DefaultChatTransport } from 'ai';import { z } from 'zod';export default function Page {
const { messages,sendMessage,status } = useChat({
transport: new DefaultChatTransport。// 客户端实现三大工具
至于tools，{
readDom: {
inputSchema: z.object }),async execute {
const el = document.querySelector;return el，.trim : `未找到 ${selector}`;},},clickElement: {
inputSchema: z.object })。async execute {
const el = document.querySelector as HTMLElement | null;if return `未找到 ${selector}`;el.click，return `已点击 ${selector}`;},},fillInput: {
inputSchema: z.object,value: z.string })。async execute {
const el = document.querySelector as HTMLInputElement | null;if return `未找到 ${selector}`;el.value = value;el.dispatchEvent);return `已在 ${selector} 填入：${value}`;},},},})，return (
再看试试说，「点击 #like 按钮。接下来读一下 #status 的文本」
状态：未操作
{messages.map(m=>(
-
{m.role==='user'?'你' : '智能体'}
{m.parts.map=>{
if return {p.text};if){
const t=p as any;return
))}
);}
If a tool has side effects like submitting an order,never let model run it automatically. The SDK lets you mark a tool as “requires user confirmation”. Show a modal,wait for approval。n call .addToolResult. In demo we skip this because tools are harmless.
A clueless model could loop forever. Setting maxSteps: stops infinite recursion while still allowing multi‑step tasks.
The three big releases this year differ in tool‑orchestration strength and cost. Swap provider line:
{`openai`}: strongest tool planning.{`openai`}: best price‑performance.{`openai`}: native multi‑agent support.The tool definitions stay unchanged – that’s power of a provider‑agnostic design.
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