TanStack AI: "Mảnh ghép cuối cùng" cho kỷ nguyên ứng dụng AI Type-Safe

Trong năm qua, việc tích hợp LLM (Large Language Models) vào ứng dụng web đã trở thành tiêu chuẩn. Chúng ta đã có Vercel AI SDK rất mạnh mẽ, nhưng nó thường gắn liền với hệ sinh thái của Vercel.

Đó là lúc TanStack AI xuất hiện. Được nhào nặn bởi bàn tay của Tanner Linsley (cha đẻ của React Query), TanStack AI không chỉ là một thư viện kết nối API; nó là một triết lý mới về cách chúng ta xây dựng ứng dụng AI: Độc lập, An toàn về kiểu dữ liệu (Type-safe) và Cực kỳ linh hoạt.

1. Triết lý "The TanStack Way" áp dụng vào AI

Nếu bạn đã từng dùng TanStack Query hay Table, bạn sẽ nhận ra một điểm chung: Headless & Agnostic.

• Framework Agnostic: Bạn không bị bó buộc trong Next.js hay React. Bạn có thể dùng nó với Vue, Svelte, Solid, hoặc thậm chí là Vanilla JS.

• Type-Safety là ưu tiên hàng đầu: Trong thế giới AI nơi dữ liệu trả về thường "vô định hình", TanStack AI sử dụng TypeScript và Zod để đảm bảo mọi phản hồi từ AI đều được kiểm soát chặt chẽ.

2. Những tính năng "đáng đồng tiền bát gạo"

Type-Safe đến tận răng với Zod

Không còn cảnh phải đoán xem AI sẽ trả về JSON gì. Với TanStack AI, bạn định nghĩa một Schema bằng Zod, và thư viện sẽ ép mô hình (như GPT-4 hay Claude) phải tuân thủ cấu trúc đó. Nếu AI trả về sai? Hệ thống sẽ báo lỗi ngay từ lớp trung gian thay vì làm hỏng giao diện của bạn.

Một giao thức, mọi nhà cung cấp (Unified Adapters)

Việc chuyển đổi từ OpenAI sang Google Gemini hay Anthropic thường mất cả ngày để sửa code. Với TanStack AI, bạn chỉ cần thay đổi Adapter.

Ví dụ: Bạn có thể bắt đầu dự án với gpt-4o để thử nghiệm, sau đó đổi sang một mô hình local chạy bằng Ollama để tiết kiệm chi phí chỉ bằng cách đổi vài dòng cấu hình.

Isomorphic Tools: Khi AI biết hành động

Tính năng Tool Calling (hay Function Calling) được nâng tầm. Bạn có thể định nghĩa các công cụ mà AI có thể gọi (như "Gửi email", "Tra cứu database") một cách nhất quán giữa Server và Client.

Cơ chế phê duyệt (Human-in-the-loop)

Đây là tính năng cực hay cho các ứng dụng quan trọng. Trước khi AI thực hiện một hành động "nguy hiểm" (như xóa một bản ghi), TanStack AI cho phép bạn chèn vào một bước xác nhận từ phía người dùng ngay trong luồng xử lý.

3. So sánh: TanStack AI vs. Vercel AI SDK

Đây là phần mà độc giả của bạn sẽ quan tâm nhất. Hãy lập bảng so sánh nhanh:

4. Cận cảnh Code: Triển khai một Chatbot cơ bản

(Bạn có thể đưa một đoạn code mẫu ngắn ở đây để minh họa sự đơn giản)

// Định nghĩa một công cụ đơn giản
const weatherTool = createTool({
  description: 'Lấy nhiệt độ hiện tại',
  parameters: z.object({ city: z.string() }),
  execute: async ({ city }) => ({ temp: 30, unit: 'C' }),
})

// Sử dụng trong React hook
const chat = useChat({
  api: '/api/chat',
  tools: [weatherTool],
})

5. Tương lai của TanStack AI và Kết luận

TanStack AI không cố gắng thay thế các LLM, nó cố gắng làm cho việc làm việc với LLM trở nên giống như làm việc với các API tiêu chuẩn khác: Dễ dự đoán, dễ kiểm thử và an toàn.

Nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng AI phức tạp, cần sự ổn định của TypeScript và không muốn bị "khóa chặt" vào bất kỳ nhà cung cấp hạ tầng nào, TanStack AI chính là câu trả lời.

Lời kết

Đừng để sự bùng nổ của AI làm bạn quên đi những nguyên tắc cơ bản của phát triển phần mềm tốt. Hãy để TanStack AI lo phần hạ tầng, để bạn có thể tập trung vào việc tạo ra những trải nghiệm AI thực sự có giá trị cho người dùng.