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Adaptadores

@agentskit/adapters normaliza cada provedor de IA suportado numa única interface de streaming. Troque de provedor mudando uma linha — o restante do app permanece igual.

Quando usar​

Se você só usa uma rota hospedada (por exemplo handler do Vercel AI SDK), vercelAI (abaixo) pode bastar sem outros pacotes de provedor.

Instalação​

npm install @agentskit/adapters

Peer: @agentskit/core (puxado pelos pacotes de UI/runtime).

Superfície pública (resumo)​

CategoriaExportações
Adaptadores de chatanthropic, openai, gemini, ollama, deepseek, grok, kimi, langchain, langgraph, vercelAI, generic, createAdapter
EmbeddersopenaiEmbedder, geminiEmbedder, ollamaEmbedder, deepseekEmbedder, grokEmbedder, kimiEmbedder, createOpenAICompatibleEmbedder
TiposCreateAdapterConfig, GenericAdapterConfig, *Config específicos de provedor, configs de embedder

Provedores embutidos​

Anthropic​

import { anthropic } from '@agentskit/adapters'

const adapter = anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY!,
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  maxTokens: 4096,       // optional, default 4096
  baseUrl: 'https://api.anthropic.com', // optional
})

OpenAI​

import { openai } from '@agentskit/adapters'

const adapter = openai({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!,
  model: 'gpt-4o',
  baseUrl: 'https://api.openai.com', // optional
})

Gemini​

import { gemini } from '@agentskit/adapters'

const adapter = gemini({
  apiKey: process.env.GOOGLE_API_KEY!,
  model: 'gemini-2.0-flash',
})

Ollama (local)​

import { ollama } from '@agentskit/adapters'

const adapter = ollama({
  model: 'llama3.2',
  baseUrl: 'http://localhost:11434', // optional
})

DeepSeek​

import { deepseek } from '@agentskit/adapters'

const adapter = deepseek({ apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY!, model: 'deepseek-chat' })

Grok​

import { grok } from '@agentskit/adapters'

const adapter = grok({ apiKey: process.env.XAI_API_KEY!, model: 'grok-3' })

Kimi​

import { kimi } from '@agentskit/adapters'

const adapter = kimi({ apiKey: process.env.KIMI_API_KEY!, model: 'moonshot-v1-8k' })

LangChain / LangGraph​

import { langchain, langgraph } from '@agentskit/adapters'
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'

// Wrap any LangChain runnable
const adapter = langchain({
  runnable: new ChatOpenAI({ model: 'gpt-4o' }),
  mode: 'stream', // or 'events' for streamEvents()
})

// LangGraph: uses streamEvents under the hood
const graphAdapter = langgraph({ graph: myCompiledGraph })

Vercel AI SDK​

import { vercelAI } from '@agentskit/adapters'

// Points at a Next.js / Vercel AI route handler
const adapter = vercelAI({
  api: '/api/chat',
  headers: { 'X-Custom-Header': 'value' }, // optional
})

Troca de provedor em uma linha​

// Before
const adapter = anthropic({ apiKey, model: 'claude-sonnet-4-6' })

// After — nothing else changes
const adapter = openai({ apiKey, model: 'gpt-4o' })

Adaptador customizado com createAdapter​

Use createAdapter quando precisar de um provedor não listado acima. Forneça uma função send que devolva Response ou ReadableStream, e um gerador parse que produza valores StreamChunk.

import { createAdapter } from '@agentskit/adapters'
import type { AdapterRequest, StreamChunk } from '@agentskit/core'

const adapter = createAdapter({
  send: async (request: AdapterRequest) => {
    return fetch('https://my-llm.example.com/v1/chat', {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ messages: request.messages }),
    })
  },
  parse: async function* (stream: ReadableStream): AsyncIterableIterator<StreamChunk> {
    const reader = stream.getReader()
    const decoder = new TextDecoder()
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read()
      if (done) break
      yield { type: 'text', content: decoder.decode(value) }
    }
    yield { type: 'done' }
  },
  abort: () => { /* optional cancel logic */ },
})

Para o caso mais simples — um stream que emite texto bruto — use generic:

import { generic } from '@agentskit/adapters'

const adapter = generic({
  send: async (request) => {
    const res = await fetch('/api/my-llm', {
      method: 'POST',
      body: JSON.stringify({ messages: request.messages }),
    })
    return res.body!
  },
})

Funções embedder​

Embedders retornam um EmbedFn — async (text: string) => number[] — usado por @agentskit/rag e @agentskit/memory.

import {
  openaiEmbedder,
  geminiEmbedder,
  ollamaEmbedder,
  deepseekEmbedder,
  grokEmbedder,
  kimiEmbedder,
  createOpenAICompatibleEmbedder,
} from '@agentskit/adapters'

// OpenAI (default model: text-embedding-3-small)
const embed = openaiEmbedder({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY! })

// Gemini
const embed = geminiEmbedder({ apiKey: process.env.GOOGLE_API_KEY!, model: 'text-embedding-004' })

// Ollama (local)
const embed = ollamaEmbedder({ model: 'nomic-embed-text' })

// OpenAI-compatible endpoint (Cohere, Voyage, etc.)
const embed = createOpenAICompatibleEmbedder({
  apiKey: process.env.COHERE_API_KEY!,
  model: 'embed-english-v3.0',
  baseUrl: 'https://api.cohere.com',
})

Passe qualquer embedder direto a createRAG — veja RAG.

Armadilhas de createAdapter​

  • Seu gerador parse deve eventualmente produzir { type: 'done' } (e chunks de ferramenta se o provedor faz stream de tool calls), senão os consumidores ficam presos em streaming.
  • abort deve cancelar a requisição HTTP subjacente ou o reader para que stop() na UI funcione.
  • Reutilize o formato AdapterRequest: os modelos esperam messages estilo OpenAI mais definições de ferramenta quando as ferramentas estão habilitadas.

Solução de problemas​

ProblemaO que verificar
401 / 403Variáveis de ambiente de chave de API e baseUrl para gateways self-hosted.
Stream vazioparse não decodifica SSE ou NDJSON; compare com generic + rota comprovada.
Erros JSON de ferramentaLimites de schema de ferramenta por provedor; encurte description ou simplifique o schema.
Incompatibilidade de dimensão do embedderdimensions do índice vetorial deve bater com o modelo (por exemplo 1536 para muitos embeddings OpenAI).

Ver também​

Comece aqui · Pacotes · TypeDoc (@agentskit/adapters) · Memória · RAG · useChat · @agentskit/core