Vercel AI SDK

• Desarrolladores frontend y fullstack con experiencia en React y TypeScript que quieren integrar IA en sus aplicaciones.
• Desarrolladores Next.js que buscan la forma nativa de añadir capacidades de IA generativa.
• Ingenieros de producto que necesitan construir interfaces de chat, asistentes y herramientas de IA.
• Equipos que trabajan con múltiples proveedores de LLMs y necesitan una abstracción unificada.

Módulo 1: Introducción y arquitectura Qué es Vercel AI SDK Arquitectura Core, UI y RSC Sistema de proveedores multi modelo Comparativa con LangChain.js y alternativas Módulo 2: Instalación y configuración Instalación del SDK y dependencias Configuración de proveedores OpenAI, Anthropic y Google Proyecto Next.js 15 con AI SDK TypeScript y tipado del SDK Módulo 3: Generación de texto generateText y parámetros del modelo streamText con toDataStreamResponse Messages y system prompts Multi proveedor en caliente Módulo 4: Datos estructurados generateObject con esquemas Zod streamObject y validación progresiva Extracción de datos y clasificación con enums Módulo 5: Tool calling Definición de herramientas con tool y Zod Multi step tool calling con maxSteps Resultados, side effects y human in the loop Módulo 6: Patrones agentic Agent loops, maxSteps y control de iteración Multi agente y streaming agentic Módulo 7: React UI Hook useChat para interfaces de chat Hook useCompletion y useObject Streaming UI, reintentos y personalización Módulo 8: React Server Components streamUI y generative UI Server actions con IA Patrones avanzados de RSC Módulo 9: RAG Embeddings con embed y embedMany Vector stores (Pinecone, Supabase, pgvector) Similarity search y pipeline RAG Chunking y optimización en producción Proyecto integrador y examen global

Este curso completo de Vercel AI SDK recorre el kit de desarrollo de IA de Vercel de principio a fin: desde la generación de texto y datos estructurados hasta la construcción de sistemas RAG con embeddings. El itinerario cubre tool calling con ejecución multi paso, patrones agentic con bucles autónomos, hooks de React para interfaces de chat (useChat, useCompletion), generación de UI con React Server Components y streamUI, y pipelines RAG completos con vector stores.

• Generar texto y datos estructurados en streaming con tipado completo en TypeScript.
• Definir herramientas que el modelo pueda ejecutar con tool calling multi-paso.
• Construir agentes autónomos con bucles de razonamiento-acción y control de iteraciones.
• Crear interfaces de chat con hooks especializados (useChat, useCompletion).
• Generar componentes React en servidor con streamUI y generative UI.
• Implementar sistemas RAG completos con embeddings, vector stores y búsqueda semántica.