Стек разработчика 2024: какие AI-библиотеки и фреймворки используют на практике (Vercel AI SDK, BAML, LangChain)?

Проблема: хаос в мире AI-инструментов

2024 год стал переломным для разработчиков, работающих с искусственным интеллектом. Если в 2023-м мы экспериментировали с любыми доступными инструментами, то сейчас наступила эпоха прагматизма. Слишком много опций убивает продуктивность. Разработчики устали от бесконечных абстракций, нестабильных API и инструментов, которые обещают всё, а дают половину.

Основная проблема сегодня — не в доступе к моделям (их стало слишком много), а в эффективной интеграции AI в реальные продукты. Как построить стабильный пайплайн? Как обеспечить типизацию ответов LLM? Как управлять промптами в команде из 10+ разработчиков? Именно эти вопросы определяют выбор инструментов в 2024 году.

Решение: специализированный стек вместо монолитных фреймворков

Тренд 2024 года — отход от монолитных решений вроде ранних версий LangChain. Вместо этого разработчики собирают специализированный стек, где каждый инструмент решает конкретную задачу:

• Vercel AI SDK — для фронтенд-интеграции и стриминга
• BAML (Build with AI Markup Language) — для типизации и валидации
• LangChain (в новой итерации) — для сложных агентов и цепочек

Это не случайный набор инструментов, а осознанная архитектурная стратегия. Как пишет один из ведущих инженеров в нашем блоге про DevOps для ИИ: «Стабильность AI-системы начинается с правильного выбора абстракций».

Пошаговый план выбора AI-стека в 2024

1Определите тип вашего приложения

Прежде чем смотреть на инструменты, ответьте на три вопроса:

1. Это чат-интерфейс (как ChatGPT) или API-сервис (например, классификация текстов)?
2. Нужен ли вам строгий контроль над структурой ответов LLM?
3. Планируете ли вы строить сложных агентов с памятью и инструментами?

2Проанализируйте три ключевых инструмента

Vercel AI SDK: фронтенд-специалист

Если вы разрабатываете на Next.js или любом другом React-фреймворке, Vercel AI SDK — это must-have. Его главное преимущество — бесшовная интеграция с UI.

import { useChat } from '@ai-sdk/react';

function ChatComponent() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    api: '/api/chat',
    onError: (error) => {
      // Единая обработка ошибок
      console.error('Chat error:', error);
    },
  });
  
  return (
    

      {messages.map(m => (
        
{m.content}
      ))}
      

        
      
    
  );
}

BAML: типизация как первоклассный гражданин

BAML (Build with AI Markup Language) — это язык для описания промптов с типизацией. Если вы устали от JSON-валидации вручную, BAML станет вашим спасением.

# baml_src/main.baml
class Resume {
  name string
  email string @description("Проверь валидность email")
  skills string[] @description("Список навыков")
  experience_years int
}

prompt ExtractResume {
  client "openai"
  
  input {
    raw_text string
  }
  
  output Resume
  
  impl {{
    \"Извлеки информацию из текста резюме: {{raw_text}}\"
  }}
}

BAML компилируется в типизированный код на Python или TypeScript. Больше никаких:

# Старый подход (хрупкий)
try:
    data = json.loads(llm_response)
    if "email" not in data:
        raise ValueError("Нет email")
except:
    # Бесконечные ретраи...

LangChain: для сложных агентов

LangChain пережил ребрендинг в 2024. Теперь это не монолит, а набор модулей. Используйте его, когда нужны:

• Агенты с долгосрочной памятью
• Сложные цепочки вызовов
• Интеграция с внешними инструментами (как в гайде по Agent Skills)

# Современный подход LangChain
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

# Только необходимые компоненты
search = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [search]

# Агент с чёткой структурой
agent = create_tool_calling_agent(
    llm=chat_model,
    tools=tools,
    prompt=agent_prompt
)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

3Соберите стек под ваш кейс

Вот три реальных сценария из практики:

Нюансы и частые ошибки

Ошибка 1: Использование LangChain для простых задач

Самая распространённая ошибка 2024 года — тянуть LangChain в проект, где нужен просто вызов GPT-4. Это как использовать Kubernetes для статического сайта.

Ошибка 2: Игнорирование типизации

Многие команды начинают с простого подхода:

response = openai.chat.completions.create(
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    model="gpt-4"
)
# Надеемся, что ответ будет JSON...

Через месяц такой код превращается в спагетти из try-except блоков. Решение — внедрить BAML или Pydantic с самого начала.

Ошибка 3: Смешивание ответственности

Vercel AI SDK отлично работает на фронтенде, но не пытайтесь запихнуть в него бизнес-логику. Разделяйте:

• Фронтенд: Vercel AI SDK (стриминг, UI состояние)
• Бизнес-логика: BAML/LangChain (промпты, валидация)
• Инфраструктура: FastAPI/Next.js API routes

FAQ: Ответы на ключевые вопросы

Что выбрать для стартапа?

Для MVP: Next.js + Vercel AI SDK + BAML. Это даст быстрый старт без потери качества. Когда появятся сложные сценарии (как в задачах коммивояжёра), добавите LangChain модульно.

А как же LlamaIndex?

LlamaIndex остаётся лучшим выбором для RAG (Retrieval-Augmented Generation). Но в 2024 его часто используют вместе с BAML для типизации, а не вместо.

Нужно ли знать все три инструмента?

Да, но на разном уровне. Глубокое знание одного + понимание принципов остальных — идеальная комбинация для 2024 года.

Заключение: стек как стратегия

Выбор AI-инструментов в 2024 — это не про моду, а про архитектурные решения. Vercel AI SDK, BAML и LangChain представляют три разных слоя абстракции:

1. UI-слой (Vercel AI SDK) — для взаимодействия с пользователем
2. Бизнес-логика (BAML) — для гарантии качества данных
3. Оркестрация (LangChain) — для сложных workflows

Как показывает практика из гайда по Telegram-боту, успешные проекты используют гибридный подход. Не ищите silver bullet — собирайте стек под конкретные задачи. И помните: лучший инструмент 2024 года — это тот, который делает ваш код проще, а не сложнее.