10 大 JavaScript & TypeScript 框架用于构建 AI 系统 （2026年8月）

JavaScript 和 TypeScript 开发者现在可以在不离开其主要生态系统的情况下，构建流式模型接口、检索系统、多模态应用、代理、持久工作流以及基于浏览器的机器学习。该类别包括完整的代理框架、供应商无关的 SDK、数据和检索层以及专用运行时，因此正确的选择取决于应用架构，而非单一的流行度评分。

我们独立评估了每个项目的当前维护情况、TypeScript 人体工学、模型和框架支持、代理与工具、流式传输、检索、可观测性、部署灵活性、浏览器能力以及生态成熟度。Vercel AI SDK 在面向应用的生成式 AI 中排名第一，而 LangChain.js 和 Mastra 为构建代理和生产工作流的团队提供了更广泛的编排能力。

最佳 JavaScript 与 TypeScript AI 框架对比

10 大 JavaScript 与 TypeScript 框架用于 AI

1. Vercel AI SDK

Vercel AI SDK 是一个 TypeScript 工具包，可在 React、Next.js、Vue、Svelte、Node.js 等环境中构建生成式界面和 AI 驱动的应用功能。它为模型提供商、流式文本与对象、结构化输出、工具调用、代理循环以及前端状态提供统一 API。Vercel AI SDK 位列第一，因为它提供了从模型能力到精致、面向生产的 JavaScript 应用的最清晰路径。它是一个应用 SDK，而非完整的数据、检索或企业编排平台，因此复杂系统可能需要与其他框架结合使用。

开发者可以定义提供商或网关模型，流式生成文本或结构化对象，暴露工具，将服务器逻辑连接到类型化 UI 钩子，并通过熟悉的 Web 框架部署，而无需为每个模型供应商编写专属协议。其最重要的能力——提供商无关的生成、流式传输、结构化输出、工具调用、代理、UI 钩子和框架集成——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。统一接口可以在应用层降低供应商锁定，并使响应式聊天、生成式 UI 与工具驱动的体验更易于一致实现。

Vercel AI SDK 最适合希望在现代前端和服务器应用中获得强类型、流式用户体验以及广泛模型支持的 Web 产品团队。主要的购买考量包括供应商特定功能差异、运行时限制、持久化、代理耐久性、可观测性、工具执行安全、依赖变化以及是否需要单独的检索或工作流层。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

2. LangChain.js

LangChain.js 为 JavaScript 和 TypeScript 提供抽象层，以将语言模型与提示、工具、检索器、向量存储、结构化数据、代理和外部系统连接起来。其庞大的集成生态系统使其成为需要比直接供应商 SDK 更广泛编排能力的开发者的常用基础。LangChain.js 位列第二，因为它将广泛的功能覆盖与最大的 LLM 应用开发生态系统相结合。抽象层可能增加概念和依赖复杂度，团队应避免在更易于测试的简单显式代码场景中使用链或代理。

开发者可以组合模型、工具、检索组件和控制逻辑，通过更广泛的 LangChain 生态系统添加追踪与评估，并在 Node、无服务器或受支持的 Web 运行时中部署生成的应用。其最重要的能力——模型、提示、工具、代理、检索、记忆、结构化输出、集成与追踪——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。这可以加速跨供应商和数据系统的实验，同时为检索增强生成、工具使用和代理行为提供已建立的模式。

LangChain.js 最适合构建多组件 LLM 应用的开发者，这类应用受益于庞大的集成目录和成熟的编排模式。主要的购买考量包括版本变化、抽象开销、运行时兼容性、追踪、评估、提示注入防御、工具权限、供应商可移植性以及是否更倾向于使用 LangGraph 进行有状态长时间控制。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

3. Mastra

Mastra 是一个以 TypeScript 为首的框架，用于构建具备集成代理、工作流、记忆、工具、工作空间、评估和可观测性的 AI 代理和应用。它设计为可与熟悉的 Node 与 Web 堆栈并行运行，或作为独立服务部署，支持多种现代托管环境。Mastra 位列第三，因为它为将代理视作生产软件而非孤立演示的团队提供了当前最为凝聚的 TypeScript 框架。该项目比 LangChain 更新，某些基础设施决策或企业功能可能会随生态成熟而快速演进。

开发者定义类型化代理和工具，组合确定性或可挂起的工作流，添加记忆和批准点，追踪模型行为，评估输出，并在应用或自动化流程后面部署服务。其最重要的能力——代理、类型化工作流、记忆、工具、MCP、可观测性、评估、工作空间和部署——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。将编排、记忆、评估和可观测性统一在同一 TypeScript 环境中，可减少团队需要治理的松散库数量。

Mastra 最适合构建使用工具的代理、持久工作流以及需要集成可观测性和评估的生产服务的 TypeScript 团队。主要的购买考量包括框架成熟度、部署目标、存储与记忆架构、模型路由、企业功能授权、人工批准、工具安全以及团队对快速变化依赖的容忍度。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

4. Google Genkit

Google Genkit 是一个开源框架，用于构建全栈 AI 驱动和代理式应用，提供包括 JavaScript 与 TypeScript 在内的 SDK。它提供统一的模型接口、结构化输出、工具调用、检索、提示、流程、本地开发者界面以及监控支持，同时可在 Google 基础设施之外部署。Google Genkit 位列第四，因为它将强大的应用原语与异常有用的本地调试和生产可观测性工具相结合。某些集成和部署体验在 Firebase 与 Google Cloud 环境中自然更佳，尽管框架支持多供应商和多环境。

开发者配置模型插件，定义类型化流程、提示、工具和检索，在本地开发者 UI 中测试执行，部署到受支持的运行时，并通过关联服务监控生产行为。其最重要的能力——多供应商生成、结构化输出、工具、代理、RAG、流程、本地开发者 UI 与监控——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。该框架可缩短实现、检查、评估和部署之间的循环，尤其适用于已使用 Firebase 或 Google Cloud 服务的团队。

Google Genkit 最适合希望使用开源框架、获得 Google 强大支持、多模型访问以及集成开发者工具的全栈 JavaScript 团队。主要的购买考量包括插件成熟度、部署架构、供应商可移植性、遥测、数据驻留、流程设计、检索安全、模型评估以及应用对 Firebase 或 Google 服务的依赖程度。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

5. LlamaIndex TypeScript

LlamaIndex TypeScript 专注于将 AI 应用与文档、企业数据、检索系统以及知识工作流相连接。它提供索引与检索抽象、数据连接器、面向文档的代理、解析集成以及 TypeScript 接口，用于构建以信息落地为核心而非通用聊天循环的应用。LlamaIndex TypeScript 位列第五，因为它是文档和检索密集型 TypeScript 系统中最强的专业框架。团队应仔细遵循当前的包和仓库指南，因为 JavaScript 生态已在项目和包之间迁移，LlamaIndex 正在整合其平台。

开发者摄取或连接授权数据，解析并索引内容，配置检索与元数据策略，暴露工具或文档代理，并评估生成的答案是否基于预期来源。其最重要的能力——数据连接器、索引、检索、文档代理、工作流、解析和 TypeScript API——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。这种结构可以减少构建知识助理、研究系统、文档分析以及基于检索增强的应用所需的自定义胶水量。

LlamaIndex TypeScript 最适合在 JavaScript 与 TypeScript 环境中构建文档代理、企业搜索、知识助理或 RAG 系统的开发者。主要的购买考量包括当前包的维护情况、解析质量、检索评估、访问控制、数据新鲜度、分块、元数据、引用要求、存储以及是否适合使用受管的 LlamaCloud 能力。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

6. LangGraph.js

LangGraph.js 为 JavaScript 与 TypeScript 提供基于图的运行时，用于有状态、长时间运行且可控制的代理工作流。开发者定义节点、转换、共享状态、检查点、中断和恢复行为，使代理执行比隐藏在单一抽象背后的开放式循环更为明确。LangGraph.js 位列第六，因为它为必须暂停、恢复、分支、恢复或涉及人工决策的代理提供了最清晰的控制模型。图编排会引入额外的设计复杂度，对简单的生成、检索或单步工具使用来说并非必要。

团队将工作流建模为状态图，定义工具与转换，持久化检查点，流式传输中间事件，在需要时插入人工批准，并在外部输入或故障后恢复执行。其最重要的能力——基于图的控制、持久状态、检查点、中断、人工批准、流式传输和多代理工作流——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。显式控制可以让复杂代理更易于检查和治理，尤其当流程跨越多步骤、系统或异步事件时。

LangGraph.js 最适合构建需要状态、分支、批准、恢复或在专用组件之间协同的耐久代理的工程团队。主要的购买考量包括图的复杂度、状态存储、重试、幂等性、工具权限、评估、可观测性、长时间运行部署以及是否使用确定性工作流代码会更简洁。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

7. Transformers.js

Transformers.js 将 transformer 模型推理带入 JavaScript 环境，包括浏览器和 Node.js，使用熟悉的流水线式 API。开发者可以在本地或边缘运行支持的文本、嵌入、视觉、音频和多模态任务模型，而无需将每个输入发送到托管的模型端点。Transformers.js 位列第七，因为它是 JavaScript 生态系统中严肃的本地 transformer 推理的领先选项。浏览器内存、下载大小、硬件、模型转换和性能对大型生成模型或移动设备施加了实际限制。

开发者选择受支持的模型和任务，加载所需的工件，配置运行时和可用加速，局部处理用户输入，并将结果集成到周边的 Web 或 Node 应用中。其最重要的能力——浏览器和 Node 推理、文本、视觉、音频、嵌入、模型流水线和硬件加速——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。设备端推理可以提升隐私、离线能力、延迟和成本，前提是模型尺寸合适，并能实现在持续网络调用下不可行的体验。

Transformers.js 最适合构建受益于本地嵌入、分类、视觉、音频或紧凑生成模型的浏览器、桌面 Web、边缘或 Node 应用的开发者。主要的购买考量包括模型大小、授权、量化、缓存、浏览器兼容性、设备差异、WebGPU 支持、冷启动时间、隐私声明以及对不受支持或性能不足环境的回退行为。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

8. TensorFlow.js

TensorFlow.js 是 TensorFlow 生态系统的成熟 JavaScript 实现，用于在浏览器和 Node.js 中训练和运行机器学习模型。它支持低层张量操作、高层模型 API、预训练模型、从 Python TensorFlow 格式的转换以及在可用时的硬件加速。TensorFlow.js 位列第八，因为它仍然是用于自定义神经网络和非 LLM 机器学习工作的最强大、通用的 JavaScript 框架。它并非专为基于提示的生成式应用或代理编排而设计，许多高级训练工作流在 Python 中仍更为实用。

开发者可以构建或导入模型，准备数据，在 JavaScript 中进行训练或推理，使用摄像头或传感器等浏览器输入，并将预测直接集成到交互式应用中。其最重要的能力——模型训练与推理、浏览器加速、预训练模型、模型转换和 JavaScript API——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。这使得在视觉、音频、推荐、分类和教育项目中实现隐私保护和低延迟体验成为可能，而无需让每次计算都发送到远程服务。

TensorFlow.js 最适合需要自定义基于浏览器的机器学习、交互式演示或超出托管语言模型 API 的 Node 推理的 JavaScript 开发者。主要的购买考量包括模型架构、性能、WebGL 或 WebGPU 支持、转换兼容性、内存、设备测试、数据处理、维护以及是否应改为在 Python 基础设施上训练并提供服务。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

9. MediaPipe Tasks for Web

MediaPipe Tasks for Web 打包了针对常见设备端 AI 任务（如人脸标记、手部与姿势跟踪、物体检测、图像分类、音频分类、文本分类和嵌入）的优化模型和处理流水线。它面向低延迟和浏览器执行重要的交互式应用而设计。MediaPipe Tasks for Web 位列第九，因为它为 Web 开发者提供了实现可靠实时感知功能的最快路径，而无需构建完整的计算机视觉堆栈。提供的任务是专用构建块，而非通用 AI 应用框架，开发者仍需负责用户同意、偏见、可访问性和设备性能等方面。

开发者选择受支持的任务，加载模型和运行时，流式传输图像、视频、音频或文本输入，接收结构化结果，并将这些结果连接到应用的界面或业务逻辑。其最重要的能力——人脸、手部、姿势和物体任务、图像分类、音频处理、文本任务和设备端推理——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。优化的设备端处理可以支持响应式手势界面、健身体验、创意工具、可访问功能和媒体分析，同时降低网络依赖。

MediaPipe Tasks for Web 最适合在支持的预训练任务和可预测的 JavaScript API 下实现实时视觉、音频或文本感知的 Web 团队。主要的购买考量包括设备和浏览器支持、摄像头或麦克风权限、模型在不同用户间的准确性、帧率、可访问性、隐私、边缘情况以及是否需要自定义模型或服务器端流水线。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

10. KaibanJS

KaibanJS 是一个原生 JavaScript 框架，用于将多个 AI 代理组织成具有明确角色、任务、工具和工作流的团队。它面向希望在熟悉的 JavaScript 与 TypeScript 开发环境中协调专用代理的开发者，提供易上手的抽象。KaibanJS 位列第十，因为它在不需要采用 Python 为先的框架的情况下，提供了专注的多代理选项。该项目规模较小，且在企业规模上的验证程度低于领先的 SDK 和编排平台，因此其维护、生态深度和生产控制需要仔细审查。

开发者为代理定义职责和工具，将其分组为团队，指定任务依赖和执行行为，观察共享状态，并将完成的工作流集成到更广泛的 Node 或 Web 应用中。其最重要的能力——代理角色、团队、任务、工具、工作流、状态管理和 JavaScript 原生编排——应视为一个操作系统，而非孤立的复选框。角色与团队模型可以让探索性的多代理系统更易于推理，并帮助开发者在投入更复杂的编排架构前原型化委派模式。

KaibanJS 最适合在 JavaScript 团队中实验专用多代理协作和基于角色的任务分解。主要的购买考量包括项目活跃度、API 稳定性、评估、内存、状态持久化、可观测性、工具安全、故障处理、部署以及是否更可靠的单代理或确定性工作流更适合。在试点阶段，开发者应在每个入选框架中实现相同的代表性工具调用、结构化输出、流式接口、检索流程、错误路径、评估以及部署目标，同时检查类型安全、可观测性、供应商可移植性和维护活动。这可以确认平台是否符合组织的数据、治理、集成和变更管理需求，进而决定是否进行更大范围的推广。

选择 JavaScript 或 TypeScript AI 技术栈

Vercel AI SDK 是流式 AI 产品体验的最强默认选项，而 LangChain.js 与 Mastra 提供更广泛的编排能力。Google Genkit 提供出色的集成开发者工具，LlamaIndex TypeScript 在文档和检索系统方面最为强大，LangGraph.js 为复杂代理提供显式状态和控制。这些工具在职责清晰时也可以组合使用。

Transformers.js、TensorFlow.js 与 MediaPipe Tasks for Web 满足在 JavaScript 或直接在浏览器中运行机器学习的独特需求。KaibanJS 是更为专门的多代理选项。团队应优先选择满足应用控制、数据和部署需求的最小化技术栈，然后在评估、安全、可观测性和故障处理方面投入大量资源。