Effect-TS/effect项目AI模块重大更新解析：全新架构与功能增强

项目简介

Effect-TS/effect是一个基于TypeScript的函数式编程库，提供了一套完整的Effect系统实现。该项目通过强大的类型系统和函数式编程范式，帮助开发者构建可靠、可组合的应用程序。本次发布的0.15.0版本主要针对其中的AI模块进行了重大重构，引入了多项改进和新特性。

核心重构内容

服务命名规范化

原Completions服务现已更名为AiLanguageModel，Embeddings服务则更名为AiEmbeddingModel。这种命名变更不仅更准确地反映了服务的功能定位，也使整个API更加直观易懂。

原Completions.create和Completions.toolkit方法已统一为AiLanguageModel.generateText，而Completions.stream和Completions.toolkitStream则统一为AiLanguageModel.streamText。这种简化显著提升了API的易用性。

结构化输出优化

Completions.structured方法现已更名为AiLanguageModel.generateObject，并返回一个专门的AiResponse.WithStructuredOutput类型。这一改进直接包含了结果值的value属性，开发者不再需要手动解包Option类型，大大简化了代码。

模型与计划接口改进

.provide方法已更名为.use，这一变更使语义更加清晰——开发者是在"使用"模型或计划提供的服务来运行特定代码。

AiPlan.fromModel构造函数已简化为AiPlan.make，现在支持在创建初始AiPlan时直接整合多个步骤。例如，可以轻松地创建一个包含多个模型尝试的计划：

const plan = yield* AiPlan.make(
  { model: OpenAiLanguageModel.model("gpt-4"), attempts: 1 },
  { model: AnthropicLanguageModel.model("claude-3-7-sonnet-latest"), attempts: 1 },
  { model: AnthropicLanguageModel.model("claude-3-5-sonnet-latest"), attempts: 1 }
)

输入输出类型增强

AiInput和AiResponse类型经过重构，现在能够容纳更多来自模型提供者的信息和元数据，包括推理输出和提示缓存令牌使用情况等。

开发者现在可以访问特定于提供者的元数据。例如，使用OpenAI生成音频时，可以检查输入和输出音频令牌的使用情况：

const response = yield* model.use(getDadJoke)
const metadata = response.getProviderMetadata(OpenAiLanguageModel.ProviderMetadata)

工具包系统重构

AiToolkit经历了全面重构，简化了工具集合的创建和在模型请求中的使用。新增的AiTool数据类型使工具定义更加简单直观。

AiToolkit.implement已更名为AiToolkit.toLayer，使API意图更加明确。现在定义处理程序的方式与@effect/rpc库中的处理程序定义非常相似。

一个完整的工具包实现示例如下：

// 定义工具
export class DadJokeTools extends AiToolkit.make(
  AiTool.make("GetDadJoke", {
    description: "Fetch a dad joke from ICanHazDadJoke API",
    success: DadJoke,
    parameters: Schema.Struct({ searchTerm: Schema.String })
  })
) {}

// 实现处理程序
export const DadJokeToolHandlers = DadJokeTools.toLayer(
  Effect.gen(function* () {
    const icanhazdadjoke = yield* ICanHazDadJoke
    return {
      GetDadJoke: (params) => 
        icanhazdadjoke.search(params.searchTerm)
          .pipe(Effect.flatMap((response) => Array.head(response.results)))
    }
  })
)

// 使用工具包
const response = yield* languageModel.generateText({
  prompt: "Come up with a dad joke about pirates",
  toolkit: DadJokeTools
})

总结

Effect-TS/effect 0.15.0版本的AI模块重构带来了多项重要改进：

1. 服务命名更加清晰准确，API设计更加一致
2. 结构化输出处理更加简单直接
3. 模型和计划接口更加直观易用
4. 输入输出类型能够承载更多元数据信息
5. 工具包系统全面升级，工具定义和使用更加简洁

这些改进使开发者能够更高效地构建基于AI的应用程序，同时保持代码的清晰性和类型安全性。特别是工具包系统的重构，为构建复杂的AI工作流提供了更加强大的基础。

对于现有用户，建议仔细阅读变更说明并进行必要的代码迁移。新用户则可以从这个更加成熟和强大的API设计中受益，快速上手构建AI应用。