主题
理论基础与技术选型介绍
AI 全栈项目不是“前端页面 + 调一次模型接口”。它通常要同时处理模型接入、工具调用、检索增强、流式输出、鉴权、观测和成本。
这一章先回答三个问题：系统分几层、每一层的默认选型是什么、什么时候不该上 Agent。
本章重点
- AI 全栈分层：接入层、编排层、模型层、数据层、计费与观测层
- Chatbot、Workflow、Agent 三种形态怎么选
- TypeScript 全栈默认组合：Next.js / Hono、Zod、Vercel AI SDK、向量库
- 开源模型、闭源模型和网关层如何取舍
学习路径
- 先画清请求链路：用户输入 → 校验 → 编排 → 模型 / 检索 / 工具 → 流式返回。
- 再看哪些能力必须同步，哪些可以异步任务化。
- 最后才进入框架细节。框架是实现，不是架构本身。