Formación corporativa en Vercel AI SDK

Este módulo profundiza en las funciones core del SDK para generación de texto: generateText para respuestas completas y streamText para streaming de baja latencia. Se abordan la estructura de mensajes, los system prompts, los parámetros de ajuste del modelo y el cambio transparente entre proveedores con la misma interfaz.

Este módulo se centra en la generación de objetos tipados mediante generateObject y streamObject, utilizando esquemas Zod para validación. Se exploran patrones de extracción de datos desde texto libre, esquemas complejos con anidamiento y la clasificación automática con enums tipados.

Este módulo aborda la definición y ejecución de herramientas que el modelo de lenguaje puede invocar. Se estudian el ciclo completo de tool calling, la ejecución multi-paso con encadenamiento automático, la supervisión humana con human-in-the-loop y la interacción con APIs externas y bases de datos como efectos secundarios controlados.

Este módulo presenta los patrones agentic del SDK: bucles de razonamiento-accion con maxSteps, agent loops autonomos, coordinación multi-agente entre agentes especializados y ejecución agentic con streaming en tiempo real. Se explora la abstracción Agent introducida en AI SDK 6.

Este módulo cubre la capa UI del SDK con los hooks useChat y useCompletion para construir interfaces de chat e interfaces de generación de texto con streaming automático en React. Se estudian patrones de streaming UI, diseno de chatbots con historial y reintentos, y la personalización de componentes.

Este módulo explora la generación de interfaces de usuario en el servidor con React Server Components y AI SDK. Se abordan streamUI para streaming de componentes, generative UI para interfaces dinámicas generadas por el modelo, server actions para integración de IA en el backend de Next.js y patrones avanzados de rendimiento con prefetching y suspense boundaries.

Este módulo cubre la implementación de Retrieval-Augmented Generation (RAG) con AI SDK: generación de embeddings con embed y embedMany, integración con vector stores como Pinecone y pgvector, el pipeline completo de recuperación y generación aumentada, busqueda por similitud semántica y optimización para entornos de producción con cacheo y chunking.