Tarkibga o'tish

12 β€” AI SDK: strukturali chiqish va vositalar

⬅️ Oldingi: 11 β€” Vercel AI SDK bilan tanishuv Β· 🏠 README Β· Keyingi: 13 β€” AI SDK UI: chat interfeysi ➑️

Bu bobda: 11-bobda Vercel AI SDK bilan generateText/streamText orqali oddiy matn oldik. Endi shu qatlamning ikki kuchli quroliga o'tamiz: generateObject β€” Zod sxemasi berib, tipli va tekshirilgan obyekt qaytaradi (xom SDK'dagi output_config.format o'rniga, 06-bobni eslang), va vositalar (tools) β€” bu yerda AS SDK siz uchun butun tool loop'ni o'zi aylantiradi (07-bobdagi qo'lda while(true) loop endi ichkarida yashiringan). v6 sintaksisining ikki muhim nuqtasini ajratamiz: vosita maydoni inputSchema (eski parameters EMAS) va sikl chegarasi stopWhen: stepCountIs(N) (eski maxSteps EMAS). Yakunda ikkita real vosita quramiz: lead ajratuvchi (generateObject) va 2 vositali tadqiqot yordamchisi (generateText + tools + stopWhen). Hamma misol jonli o'rnatilgan ai v6.0, @ai-sdk/anthropic v3.0, zod v4 bilan tsc dan o'tkazilgan.

generateObject β€” strukturali chiqishning AI SDK yo'li

06-bobda biz xom @anthropic-ai/sdk bilan ishonchli JSON oldik β€” output_config.format ni qo'lda yozib, keyin JSON.parse qilib, Zod bilan tekshirib. Bu ishladi, lekin uch alohida qadam edi: sxemani yozish, parse qilish, tekshirish.

Vercel AI SDK buni bitta chaqiruvga jamlaydi. generateObject ga Zod sxema berasiz β€” qaytib tayyor, tipli, allaqachon tekshirilgan obyekt olasiz. Modelni sxemaga majburlash, JSON'ni ajratish va Zod tekshiruvi β€” hammasi ichkarida bo'lib o'tadi:

import { generateObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const emailText =
  "Assalomu alaykum, men Ali Valiyev. Enterprise rejasiga qiziqyapman. " +
  "Aloqa uchun: ali@co.uz";

const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({
    ism: z.string(),
    email: z.string(),
    reja: z.enum(["Free", "Pro", "Enterprise"]),
  }),
  prompt: emailText,
});

console.log(object);        // { ism: "Ali Valiyev", email: "ali@co.uz", reja: "Enterprise" }
console.log(object.reja);   // "Enterprise" β€” TS'da tipi "Free" | "Pro" | "Enterprise"

object β€” bu xom matn emas. U sizning Zod sxemangizga to'liq mos, tekshirilgan obyekt. object.reja har doim uch qiymatdan biri β€” switch/if da xotirjam ishlatasiz. Agar model sxemadan chiqsa, AI SDK xato tashlaydi β€” buzuq ma'lumot kodingizga kira olmaydi.

generateObject ga prompt va Zod sxema kiradi, tipli va tekshirilgan obyekt chiqadi; xom output_config bilan farqi

Atama: strukturali chiqish (structured output) β€” modelni erkin matn emas, oldindan belgilangan shaklga (sxemaga) mos javob berishga majburlash. AI SDK'da bu shaklni Zod sxema orqali beramiz.

06-bob bilan solishtirish. Xom SDK'da: output_config.format (JSON Schema) ni qo'lda yozasiz β†’ JSON.parse(msg.content[0].text) β†’ Zod bilan tekshirasiz. AI SDK'da: schema: z.object({...}) β†’ object. Bir qatorda. Provayder almashsa ham (anthropic β†’ openai) shu kod o'zgarmaydi β€” bu AI SDK abstraksiyasining maqsadi (11-bob).

Foydali holatlar β€” ajratish, klassifikatsiya, ro'yxat

generateObject modelni "matn qaytaruvchi" dan "ma'lumot qaytaruvchi" ga aylantiradi. Eng tez-tez uchraydigan uch holat:

1. Klassifikatsiya (enum). Sharhni kayfiyat toifasiga ajratish β€” model faqat ruxsat etilgan qiymatdan birini tanlay oladi:

const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({
    kayfiyat: z.enum(["ijobiy", "neytral", "salbiy"]),
    ball: z.number().int().min(1).max(5),
  }),
  prompt: "Yetkazib berish kechikdi, lekin mahsulot sifati zo'r.",
});
console.log(object); // { kayfiyat: "neytral", ball: 3 }

ball chegarasini (min(1).max(5)) Zod tekshiradi β€” chegaradan oshgan qiymat o'tib ketmaydi.

2. Ro'yxat generatsiya (z.array). Bir paragrafdan bir nechta element ajratish yoki ro'yxat yaratish:

const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({
    vazifalar: z.array(
      z.object({
        sarlavha: z.string(),
        muhimlik: z.enum(["past", "orta", "yuqori"]),
      })
    ),
  }),
  prompt: "Ertaga: hisobotni tugat (shoshilinch), gulga suv quy, kitob o'qi.",
});
console.log(object.vazifalar.length); // 3
// [{ sarlavha: "Hisobotni tugat", muhimlik: "yuqori" }, ...]

3. Ichma-ich obyekt (nested). Sxema istalgancha chuqur bo'lishi mumkin β€” z.object ichida z.object, z.array va h.k. Hisob-faktura, profil yoki konfiguratsiya kabi murakkab tuzilmalarni bir chaqiruvda olasiz.

πŸ’‘ Maslahat. Sxema maydon nomlarini "tushuntiruvchi" qilib qo'ying β€” model maydon nomidan ham nima kerakligini tushunadi. email, muhimlik, shoshilinch β€” yaxshi; f1, x, data β€” yomon. Kerak bo'lsa .describe("...") bilan maydonga izoh qo'shing.

streamObject β€” obyektni oqimda olish

Ba'zan obyekt katta bo'ladi (uzun ro'yxat, ko'p maydon) va siz uni to'lguncha kutmasdan, paydo bo'layotgan paytida ko'rsatmoqchisiz β€” masalan, foydalanuvchi jadval to'lib borayotganini ko'rib tursin. Buning uchun streamObject bor: u qisman (partial) obyekt oqimini beradi.

import { streamObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { partialObjectStream } = streamObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({
    vazifalar: z.array(z.object({ sarlavha: z.string() })),
  }),
  prompt: "5 ta o'quv vazifasi tuz.",
});

for await (const partial of partialObjectStream) {
  // har bir qadamda obyekt to'lib boradi: { vazifalar: [{...}] }, keyin [{...},{...}]...
  console.log(partial.vazifalar?.length ?? 0);
}

partialObjectStream β€” to'lib borayotgan obyektni qaytaradi. Maydonlar hali yo'q bo'lishi mumkin, shuning uchun ?. (ixtiyoriy zanjir) bilan ehtiyot bo'lib o'qing. Bu, ayniqsa, progressiv UI uchun foydali β€” to'liqsiz obyektni jadvalga "qatorma-qator" chizib turasiz. Chat UI bilan birga ishlatishni 13-bobda ko'ramiz.

Vositalar β€” AI SDK yo'li (eng katta yutuq)

Endi eng muhim qismga keldik. 07-bobda biz tool loop'ni qo'lda yozgan edik: stop_reason === "tool_use" ni tekshirish, funksiyani topib bajarish, tool_result ni massivga qo'shish, messages.create ni qayta chaqirish β€” while(true) ichida. Bu butun mantiqni biz o'z qo'limiz bilan yozgan edik.

AI SDK bu loop'ni siz uchun o'zi aylantiradi. Siz faqat vositalarni e'lon qilasiz; SDK qolganini bajaradi: model vositani so'raydi β†’ SDK sizning execute funksiyangizni ishlatadi β†’ natijani modelga qaytaradi β†’ model davom etadi β†’ tugaguncha (yoki stopWhen gacha) takrorlaydi.

import { generateText, tool, stepCountIs } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { text, steps } = await generateText({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  tools: {
    weather: tool({
      description: "Berilgan shahar uchun joriy ob-havoni oladi.",
      inputSchema: z.object({ city: z.string() }), // <-- v6: inputSchema (parameters EMAS)
      execute: async ({ city }) => `${city}da hozir quyoshli, 24Β°C.`,
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(5), // <-- v6: agent loop chegarasi (maxSteps EMAS)
  prompt: "Tokioda ob-havo qanday?",
});

console.log(text); // "Tokioda hozir quyoshli, 24 daraja."

AI SDK tool loop'ni o'zi aylantiradi: generateText, stopWhen stepCountIs(5), model -> execute -> natija -> takror, ichkarida yashiringan

Bu yerda nima sodir bo'ldi? AI SDK ichkarida:

  1. Modelga so'rovni va vosita ta'riflarini yubordi.
  2. Model weather ni { city: "Tokio" } bilan chaqirishni so'radi.
  3. SDK sizning execute funksiyangizni { city: "Tokio" } bilan ishlatdi β†’ "Tokioda hozir quyoshli, 24Β°C."
  4. Natijani modelga qaytardi.
  5. Model endi vosita kerakmasligini ko'rdi β†’ yakuniy matn berdi. Sikl to'xtadi.

07-bobda bularning hammasini biz qo'lda yozgan edik. Endi β€” bitta generateText chaqiruvi.

v6 sintaksisining uch kaliti

Vositalar v6'da o'zgardi. Internetda yoki eski kodda v4 nomlarini uchratishingiz mumkin β€” ular endi xato. Esda tuting:

Tushuncha v6 (to'g'ri) v4 (eskirgan β€” ishlatmang)
Vosita kirish sxemasi inputSchema (Zod) ~~parameters~~
Sikl (qadam) chegarasi stopWhen: stepCountIs(N) ~~maxSteps: N~~
Vositani bajaruvchi funksiya execute: async (args) => ... (xuddi shu)

⚠️ tool({ ... }) yordamchisi. Vositani tool() funksiyasi bilan o'rang β€” u TypeScript'ga execute argumentlarining tipini inputSchema dan avtomatik chiqarib beradi. Ya'ni execute: async ({ city }) => ... ichida city aniq string deb biladi. Bu β€” Zod sxemani ikki marta yozmaslikning AI SDK yo'li.

πŸ”‘ execute β€” bu sizning kodingiz. 07-bobdagi eng muhim tushuncha bu yerda ham kuchda: model funksiyani o'zi ishlatmaydi. U faqat "shu vositani shu argument bilan chaqir" deydi; execute ni esa AI SDK sizning nomingizdan ishga tushiradi. Farqi shuki, endi chaqirish va natijani qaytarish jarayonini SDK boshqaradi, siz emas.

steps β€” ichkarida nima bo'lganini ko'rish

Loop yashiringan bo'lsa-da, ko'rinmas emas. generateText qaytargan steps massivi har bir qadamni β€” qaysi vosita chaqirildi, qanday argument bilan, qanday natija qaytdi β€” saqlaydi. Bu nosozliklarni tuzatishda (debugging) bebaho:

for (const step of steps) {
  for (const call of step.toolCalls) {
    console.log("Chaqirildi:", call.toolName, call.input);
  }
  for (const res of step.toolResults) {
    console.log("Natija:", res.output);
  }
}

Agar model kutilmagan vositani chaqirsa yoki noto'g'ri argument bersa β€” steps ni ko'rib, vosita description yoki inputSchema ni aniqlashtirasiz.

Ko'p vosita + ko'p qadam β€” mini tadqiqot yordamchisi

Vositalarning chinakam kuchi β€” model ularni ketma-ket zanjirlay olishi. Bir nechta vosita bersangiz, model bir qadamda birini, keyingi qadamda boshqasini chaqirib, ko'p qismli savolni yechadi β€” stopWhen chegarasigacha.

Mana ikki vositali "tadqiqot yordamchisi": qidiruv (ma'lumot oladi) + kalkulyator (aniq hisoblaydi). Foydalanuvchi savoli ikkalasini ham talab qiladi:

import { generateText, tool, stepCountIs } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

// Soddalashtirilgan "baza" β€” haqiqiy ilovada bu API yoki DB so'rovi bo'lardi
const aholi = { Toshkent: 3_000_000, Samarqand: 560_000 };

const { text, steps } = await generateText({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  tools: {
    qidiruv: tool({
      description:
        "Shahar aholisi sonini bazadan qidiradi. " +
        "Foydalanuvchi aholi soni haqida so'raganda chaqir.",
      inputSchema: z.object({ shahar: z.string() }),
      execute: async ({ shahar }) =>
        aholi[shahar] != null
          ? `${shahar} aholisi: ${aholi[shahar]}`
          : `${shahar} bazada topilmadi.`,
    }),
    kalkulyator: tool({
      description:
        "Matematik ifodani aniq hisoblaydi. Hisob-kitob yoki foiz " +
        "so'ralganda chaqir β€” sonlarni o'zing taxmin qilma.",
      inputSchema: z.object({ ifoda: z.string().describe("Masalan: 3000000 * 0.6") }),
      execute: async ({ ifoda }) => {
        const natija = Function(`"use strict"; return (${ifoda});`)();
        return String(natija);
      },
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(5),
  prompt:
    "Toshkent va Samarqand aholisini top, keyin ularning yig'indisini hisobla.",
});

console.log(text);
// β†’ "Toshkent aholisi 3 000 000, Samarqand 560 000. Yig'indisi 3 560 000."

console.log(steps.length); // bir nechta qadam: qidiruv x2, keyin kalkulyator

Model bu yerda o'z trayektoriyasini o'zi tuzdi: avval qidiruv ni ikki shahar uchun chaqirdi, natijalarni oldi, keyin kalkulyator ni yig'indi uchun chaqirdi, va nihoyat yakuniy jumlani yozdi. Siz hech qanday if/while yozmadingiz β€” faqat vositalarni e'lon qildingiz va stopWhen chegarasini berdingiz.

πŸ” stopWhen nega kerak? U cheksiz sikldan himoya qiladi. Agar model qaysidir sababdan to'xtamasa, stepCountIs(5) uni beshinchi qadamdan keyin to'xtatadi. Real ilovada bu chegarani vazifaning murakkabligiga qarab tanlang β€” oddiy savol uchun 3–5, murakkab agent uchun ko'proq. Bu β€” 19-bobdagi agentlarning poydevori.

streamText + vositalar (qisqacha)

Vositalar streamText bilan ham ishlaydi β€” chat UI uchun aynan shu kerak. streamText matnni token-token oqitadi va orada vositalarni chaqiradi; foydalanuvchi javob "yozilayotganini" ko'rib turadi. Sintaksis bir xil: tools, inputSchema, execute, stopWhen. Buni to'liq chat interfeysiga ulashni 13-bob: AI SDK UI da quramiz.

generateObject vs vositalar β€” qaysi birini qachon?

Ikkalasi ham Zod ishlatadi, lekin maqsadi boshqa. Tanlash mezoni oddiy: sizga bitta strukturali JAVOB kerakmi, yoki model HARAKAT qilishi kerakmi?

generateObject bitta strukturali javob beradi, tools esa modelga harakat qildiradi yoki ma'lumot oldiradi; qaysi birini qachon tanlash

generateObject Vositalar (generateText + tools)
Maqsad Bitta tuzilgan javob olish Modelga harakat qildirish / data oldirish
Model tashqariga chiqadimi? Yo'q β€” faqat matnni shaklga soladi Ha β€” execute orqali API, DB, hisob
Qadamlar Bitta Ko'p (loop, stopWhen gacha)
Tipik holat ajratish, klassifikatsiya, ro'yxat real vaqt data, qidiruv, hisob, zanjir
Natija object (tipli) text + steps

Oddiy qoida:

  • Sizda allaqachon bor matnni tuzilgan shaklga solmoqchimisiz (email β†’ lead, sharh β†’ kayfiyat)? β†’ generateObject.
  • Model tashqaridan ma'lumot olishi yoki amal bajarishi kerakmi (ob-havo, baza, hisob, email yuborish)? β†’ vositalar.

Ikkovi birga ham ishlaydi: vosita yordamida ma'lumot yig'asiz, so'ng yakuniy javobni generateObject bilan strukturaga solasiz.

Tez-tez uchraydigan xatolar

Xato Nima bo'ladi Yechim
Vositada parameters: yozish v6'da tanilmaydi / tip xatosi inputSchema: ishlating
maxSteps: N berish v6'da loop chegarasi ishlamaydi stopWhen: stepCountIs(N)
stopWhen umuman yo'q Ko'p qadamli vazifa bir qadamdan keyin to'xtab qoladi Vositalar bilan doim stopWhen bering
tool({...}) o'ramasiz execute argumenti tipi any bo'ladi Vositani tool() ga o'rang β€” tip avtomatik chiqadi
execute ichida xatoni yutib yuborish Model nosozlikni ko'rmaydi, adashadi Xatoni aniq matn qilib qaytaring (yoki tashlang β€” SDK modelga yetkazadi)
generateObject o'rniga tools (yoki aksincha) Ortiqcha murakkablik yoki imkonsiz vazifa Yuqoridagi mezon: javob kerakmi yoki harakatmi?

Mashqlar

Quyidagi mashqlarni node fayl.mjs bilan ishga tushiring. Avval npm i ai @ai-sdk/anthropic zod (11-bob) va .env da ANTHROPIC_API_KEY (02-bob). Sxema/vosita ta'riflarini esa chaqiruvsiz, lokal Zod .parse() bilan ham sinashingiz mumkin.

Oson

  1. Enum klassifikator. generateObject bilan, tur maydoni faqat "savol" | "shikoyat" | "maqtov" bo'ladigan sxema (z.enum) yozing. Bitta mijoz xabarini toifaga ajrating va object.tur ni chop eting.
  2. v4 β†’ v6 tuzatish. Quyidagi vositada ikkita eskirgan nom bor β€” toping va tuzating: 
    tool({ description: "...", parameters: z.object({ x: z.number() }), execute: async ({x}) => x*2 })
// ... generateText({ tools, maxSteps: 3, prompt: "..." })
  3. Bitta vositali chaqiruv. vaqt nomli vosita yozing β€” argument olmaydi (z.object({})) va joriy vaqtni satr qaytaradi. generateText ga stopWhen: stepCountIs(2) bilan berib, "Hozir soat nechi?" deb so'rang.
  4. object vs text. Bir gapda tushuntiring: nega generateObject text emas, object qaytaradi, va qachon generateText (vositalar bilan) ni tanlaysiz?

O'rta

  1. Ro'yxat ajratuvchi. Bir paragrafdan barcha shaxs ismlarini ajratuvchi sxema yozing: z.object({ ismlar: z.array(z.string()) }). Uch ismli matnda object.ismlar.length === 3 ekanini tekshiring.
  2. Lead ajratuvchi (bob misoli). generateObject bilan email matnidan { ism, email, reja, shoshilinch: boolean } ajrating. reja β€” z.enum(["Free","Pro","Enterprise"]). Ikki xil matnda sinang.
  3. steps ni o'qish. Bob matnidagi ikki vositali yordamchini ishga tushiring va steps ni aylanib, har bir toolCall ning toolName va input ini chop eting. Model qaysi vositani necha marta chaqirgan?
  4. Chegara muhimligi. Ko'p qadamli savol bering, lekin stopWhen: stepCountIs(1) qo'ying. Nima bo'ladi va nega? So'ng chegarani oshirib tuzating.

Qiyin

  1. Ikkinchi vosita qo'shish. Bob matnidagi tadqiqot yordamchisiga uchinchi vosita β€” valyuta(summa, kurs) β€” qo'shing. "Toshkent aholisini topib, har biriga 1 dollardan to'lasak, so'mda qancha bo'ladi (kurs 12600)?" savolini bering va model uch vositani zanjirlaganini steps dan ko'rsating.
  2. Vosita + obyekt birga. Avval generateText + qidiruv vositasi bilan ma'lumot yig'ing, so'ng yakuniy text ni generateObject ga berib { shahar, aholi: z.number() } strukturali obyektga aylantiring. Nega ikki bosqich foydali ekanini tushuntiring.
  3. streamObject jadval. streamObject bilan 5 ta vazifa generatsiya qiling (z.object({ vazifalar: z.array(...) })). partialObjectStream ni aylanib, har qadamda partial.vazifalar?.length ni chop eting β€” son 0 dan 5 gacha o'sib borishini ko'rsating.
Yechimlar

Hammasi ai (v6.0), @ai-sdk/anthropic (v3.0), zod (v4) bilan. ANTHROPIC_API_KEY ni .env da saqlang.

1-mashq yechimi

import { generateObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({ tur: z.enum(["savol", "shikoyat", "maqtov"]) }),
  prompt: "Buyurtmam 3 kun kechikdi, hech kim javob bermayapti!",
});
console.log(object.tur); // "shikoyat"

z.enum model chiqishini uch qiymat bilan cheklaydi β€” kutilmagan toifa kelmaydi.

2-mashq yechimi

Ikki eskirgan nom: parameters β†’ inputSchema, maxSteps β†’ stopWhen: stepCountIs.

import { tool, generateText, stepCountIs } from "ai";
import { z } from "zod";

tool({
  description: "...",
  inputSchema: z.object({ x: z.number() }), // parameters EMAS
  execute: async ({ x }) => x * 2,
});
// ... generateText({ tools, stopWhen: stepCountIs(3), prompt: "..." }) // maxSteps EMAS

3-mashq yechimi

import { generateText, tool, stepCountIs } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { text } = await generateText({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  tools: {
    vaqt: tool({
      description: "Joriy vaqtni qaytaradi. Soat so'ralganda chaqir.",
      inputSchema: z.object({}), // argument yo'q
      execute: async () => new Date().toLocaleTimeString("uz-UZ"),
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(2),
  prompt: "Hozir soat nechi?",
});
console.log(text);

Argument olmaydigan vosita uchun inputSchema: z.object({}).

4-mashq yechimi

generateObject ning butun maqsadi β€” strukturali, tipli ma'lumot qaytarish, shuning uchun u matn (text) emas, tekshirilgan object beradi. generateText (vositalar bilan) ni esa model harakat qilishi kerak bo'lganda β€” tashqaridan data olish, hisoblash, amal bajarish β€” tanlaysiz; u erkin text (va steps) qaytaradi.

5-mashq yechimi

import { generateObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({ ismlar: z.array(z.string()) }),
  prompt: "Ali, Vali va Guli bog'da uchrashdi.",
});
console.log(object.ismlar.length); // 3

z.array(z.string()) β€” har bir element string bo'lgan massivni majburlaydi.

6-mashq yechimi

import { generateObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const Lead = z.object({
  ism: z.string(),
  email: z.string(),
  reja: z.enum(["Free", "Pro", "Enterprise"]),
  shoshilinch: z.boolean(),
});

async function leadAjrat(matn) {
  const { object } = await generateObject({
    model: anthropic("claude-opus-4-8"),
    schema: Lead,
    system: "Email matnidan lead ajrat. Shoshilinchlikni ohangdan aniqla.",
    prompt: matn,
  });
  return object;
}

console.log(await leadAjrat("Ali Valiyev, Pro rejasi kerak, juda shoshilinch! ali@co.uz"));
// { ism: "Ali Valiyev", email: "ali@co.uz", reja: "Pro", shoshilinch: true }
console.log(await leadAjrat("Salom, men Dilnoza, Free rejani sinab ko'rmoqchiman. d@x.uz"));
// { ism: "Dilnoza", email: "d@x.uz", reja: "Free", shoshilinch: false }

generateObject da ham system prompt ishlaydi β€” modelga qo'shimcha ko'rsatma berasiz.

7-mashq yechimi

// bob matnidagi yordamchi natijasi: { text, steps }
for (const step of steps) {
  for (const call of step.toolCalls) {
    console.log("Chaqirildi:", call.toolName, JSON.stringify(call.input));
  }
}
// Masalan:
// Chaqirildi: qidiruv {"shahar":"Toshkent"}
// Chaqirildi: qidiruv {"shahar":"Samarqand"}
// Chaqirildi: kalkulyator {"ifoda":"3000000 + 560000"}

qidiruv ikki marta (har shahar uchun), kalkulyator bir marta chaqirilgan β€” jami uch tool-call, bir necha qadamga taqsimlangan.

8-mashq yechimi

stopWhen: stepCountIs(1) bilan SDK birinchi qadamdan keyin to'xtaydi. Model birinchi qadamda vositani chaqiradi, lekin natijani ishlatib yakuniy javob berishga ulgurmaydi β€” text bo'sh yoki to'liqsiz bo'ladi. Sababi: har bir "qadam" β€” bir model chaqiruvi; ko'p qismli savol kamida 2 qadam talab qiladi (chaqir β†’ natijani o'qib javob ber). Tuzatish: stopWhen: stepCountIs(5) β€” model vosita natijasini olib, yakuniy jumlani yoza oladi.

9-mashq yechimi

import { generateText, tool, stepCountIs } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const aholi = { Toshkent: 3_000_000 };

const { text, steps } = await generateText({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  tools: {
    qidiruv: tool({
      description: "Shahar aholisini qaytaradi.",
      inputSchema: z.object({ shahar: z.string() }),
      execute: async ({ shahar }) => `${shahar}: ${aholi[shahar] ?? "noma'lum"}`,
    }),
    kalkulyator: tool({
      description: "Ifodani hisoblaydi.",
      inputSchema: z.object({ ifoda: z.string() }),
      execute: async ({ ifoda }) => String(Function(`"use strict";return(${ifoda});`)()),
    }),
    valyuta: tool({
      description: "Dollar summasini so'mga aylantiradi.",
      inputSchema: z.object({ summa: z.number(), kurs: z.number() }),
      execute: async ({ summa, kurs }) => String(summa * kurs),
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(6),
  prompt:
    "Toshkent aholisini top, har biriga 1 dollar to'lasak so'mda qancha (kurs 12600)?",
});

console.log(text);
for (const s of steps)
  for (const c of s.toolCalls) console.log(c.toolName, c.input);
// qidiruv -> kalkulyator/valyuta zanjiri ko'rinadi (3 000 000 * 1 * 12600)

Model uch vositani zanjirlaydi: qidiruv (aholi) β†’ valyuta (dollar β†’ so'm). steps zanjirini ochib ko'rsatadi.

10-mashq yechimi

import { generateText, generateObject, tool, stepCountIs } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const aholi = { Toshkent: 3_000_000 };

// 1-bosqich: vosita bilan ma'lumot yig'amiz (model HARAKAT qiladi)
const { text } = await generateText({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  tools: {
    qidiruv: tool({
      description: "Shahar aholisini qaytaradi.",
      inputSchema: z.object({ shahar: z.string() }),
      execute: async ({ shahar }) => `${shahar}: ${aholi[shahar] ?? "noma'lum"}`,
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(4),
  prompt: "Toshkent aholisi qancha?",
});

// 2-bosqich: erkin javobni STRUKTURAGA solamiz
const { object } = await generateObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({ shahar: z.string(), aholi: z.number() }),
  prompt: `Quyidagidan shahar va aholini ajrat: ${text}`,
});
console.log(object); // { shahar: "Toshkent", aholi: 3000000 }

Ikki bosqich foydali, chunki harakat (data olish β€” vosita) va shakl (tipli obyekt β€” generateObject) β€” ikki xil vazifa. Vosita real ma'lumot keltiradi, generateObject esa uni ishonchli strukturaga soladi.

11-mashq yechimi

import { streamObject } from "ai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { z } from "zod";

const { partialObjectStream } = streamObject({
  model: anthropic("claude-opus-4-8"),
  schema: z.object({ vazifalar: z.array(z.object({ sarlavha: z.string() })) }),
  prompt: "5 ta o'quv vazifasi tuz.",
});

for await (const partial of partialObjectStream) {
  console.log(partial.vazifalar?.length ?? 0); // 0, 1, 2, 3, 4, 5 β€” o'sib boradi
}

partialObjectStream to'lib borayotgan obyektni beradi; ?. bilan hali yo'q maydonlardan ehtiyot bo'lamiz.

Yakunda

Bu bobda Vercel AI SDK'ning strukturali chiqish va vosita qatlamini o'zlashtirdik:

  • generateObject β€” Zod sxema berasiz, tipli va tekshirilgan object olasiz. 06-bobdagi output_config.format + qo'lda JSON.parse + Zod tekshiruvi β€” endi bitta chaqiruv. Ajratish, klassifikatsiya (enum), ro'yxat (z.array), ichma-ich obyekt uchun ideal.
  • streamObject β€” qisman obyekt oqimini beradi (progressiv UI uchun).
  • Vositalar β€” AI SDK tool loop'ni o'zi aylantiradi. Siz tool({ description, inputSchema, execute }) e'lon qilasiz; SDK modelβ†’executeβ†’natijaβ†’takror siklini stopWhen: stepCountIs(N) gacha boshqaradi. 07-bobdagi qo'lda while(true) β€” endi yashiringan.
  • v6 kalitlari: maydon inputSchema (eski parameters EMAS), chegara stopWhen: stepCountIs(N) (eski maxSteps EMAS). steps massivi ichkarida nima bo'lganini ko'rsatadi.
  • Tanlash: bitta strukturali javob kerakmi β†’ generateObject; model harakat qilishi / data olishi kerakmi β†’ vositalar.
  • Quryapmiz: lead ajratuvchi (generateObject) va 2 vositali tadqiqot yordamchisi (generateText + tools + stopWhen).

Bu β€” keyingi ikki yo'nalishning poydevori. 13-bob: AI SDK UI da streamText + vositalarni React useChat bilan chat interfeysiga ulaymiz. Vositalarni ko'p qadam, ko'p mustaqillik bilan kengaytirish esa β€” 19-bob: Agentlar asoslari ning mavzusi: bugun qurgan stopWhen loop'i aslida eng oddiy agent.

⬅️ Oldingi: 11 β€” Vercel AI SDK bilan tanishuv Β· 🏠 README Β· Keyingi: 13 β€” AI SDK UI: chat interfeysi ➑️