Add the Agent API by Vercel AI SDK

.github/dependabot.yml

@@ -21,12 +21,15 @@ updates:
     directories:
       - '/'
       - '/common/core/'
+      - '/common/backend/core'
+      - '/common/backend/langchain'
       - '/common/backend/'
-      - '/agents/agent-mastra/'
+      - '/agents/agent-ai-sdk/'
       - '/agents/agent-claude-agent-sdk/'
+      - '/agents/agent-langchain/'
+      - '/agents/agent-langchain-nextjs/'
+      - '/agents/agent-mastra/'
       - '/agents/agent-strands/'
-      - '/agents/agents-langchain/'
-      - '/agents/agents-langchain-nextjs/'
       - '/basic/cdk/'
       - '/basic/app/'
       - '/mcp/clients/mastra-mcp-client/'

.github/workflows/ci.yml

@@ -32,12 +32,14 @@ jobs:
     - name: Build
       run: |
         pnpm --filter @llm-ts-example/common-core build
-        pnpm --filter @llm-ts-example/common-backend build
+        pnpm --filter @llm-ts-example/common-backend-core build
+        pnpm --filter @llm-ts-example/common-backend-langchain build
 
     - name: Debug workspace links
       run: |
         pnpm list -r --depth 0
-        pnpm why @llm-ts-example/common-backend
+        pnpm why @llm-ts-example/common-backend-core
+        pnpm why @llm-ts-example/common-backend-langchain
 
     - name: Build all packages
       run: pnpm build

.github/workflows/deploy.yml

@@ -127,3 +127,41 @@ jobs:
           -c langsmith-project=${{ secrets.LANGCHAIN_PROJECT }} \
           -c pinecone-index=${{ vars.PINECONE_INDEX }} \
           -c pinecone-api-key=${{ secrets.PINECONE_API_KEY }}
+
+  deploy-aisdk-api:
+    # 同時実行すると CREATE_IN_PROGRESS や UPDATE_IN_PROGRESS 状態で cdk deploy を行う可能性があるため抑止する
+    concurrency:
+      group: "aisdk-api-examle-cloudformation"
+      cancel-in-progress: false
+
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+    - name: Configure AWS Credentials
+      uses: aws-actions/configure-aws-credentials@8df5847569e6427dd6c4fb1cf565c83acfa8afa7 # v6.0.0
+      with:
+        role-to-assume: ${{ env.OIDC_IAM_ROLE_ARN }}
+        role-session-name: GitHubActions
+        aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}
+
+    - uses: actions/checkout@de0fac2e4500dabe0009e67214ff5f5447ce83dd # v6.0.2
+
+    - name: Use Node.js
+      uses: actions/setup-node@6044e13b5dc448c55e2357c09f80417699197238 # v6.2.0
+      with:
+        node-version: 'lts/*'
+        check-latest: true
+        package-manager-cache: false
+
+    - uses: pnpm/action-setup@41ff72655975bd51cab0327fa583b6e92b6d3061 # v4.2.0
+      name: Install pnpm
+      with:
+        run_install: |
+          - recursive: true
+            args: [--no-frozen-lockfile]
+          - args: [--global, aws-cdk, esbuild]
+
+    - name: deploy
+      working-directory: ./agents/agent-ai-sdk
+      run: |
+        pnpm dlx aws-cdk@latest deploy \
+          --require-approval=never

README.md

@@ -5,22 +5,28 @@ LLM (Large Language Model) の実装例を集めたTypeScriptプロジェクト
 ## プロジェクト一覧
 
 ### Basic Chat
+
 - [Basic Chat](./basic/) - LangChain.jsとLangGraph.jsを使用した基本的なチャットボット
 
 ### RAG (Retrieval Augmented Generation)
+
 - [RAG](./rag/) - LangChain.jsとLangGraph.jsを使用したRAG実装例
 
 ### Chat App
+
 - [Chat App](./chat-app/) - Next.jsとAI SDKを使用したチャットアプリケーション
 
 ### Agents
-- [Mastra](./agents/agent-mastra/) - Mastraフレームワークによるエージェント実装
+
+- [AI SDK](./agents/agent-ai-sdk/) - Vercel AI SDKとAWS Lambdaによるエージェント実装（Amazon Bedrock/Azure OpenAI対応）
+- [Claude Agent SDK](./agents/agent-claude-agent-sdk/) - Claude Agent SDKによるエージェント実装
 - [LangChain.js Agent](./agents/agent-langchain/) - LangChain.jsによるエージェント実装
 - [LangChain.js Agent (Next.js)](./agents/agent-langchain-nextjs/) - Next.jsとLangChain.jsによるエージェント実装
-- [Claude Agent SDK](./agents/agent-sdk/) - Claude Agent SDKによるエージェント実装
+- [Mastra](./agents/agent-mastra/) - Mastraフレームワークによるエージェント実装
 - [Strands TypeScript SDK](./agents/agent-strands/) - Strands TypeScript SDKによるエージェント実装
 
 ### MCP (Model Context Protocol)
+
 - [MCP Servers](./mcp/servers/) - MCPサーバーの実装例
   - [Weather](./mcp/servers/weather/) - 天気予報MCPサーバー
   - [Weather HTTP](./mcp/servers/weather-http/) - HTTP経由の天気予報MCPサーバー
@@ -29,6 +35,7 @@ LLM (Large Language Model) の実装例を集めたTypeScriptプロジェクト
   - [HTTP Client](./mcp/clients/mcp-client-http/) - HTTP経由のMCPクライアント
 
 ### Common
+
 - [Common](./common/) - 共通ユーティリティとコンポーネント
 
 ## 技術スタック

agents/agent-ai-sdk/.gitignore

@@ -0,0 +1,9 @@
+*.js
+!jest.config.js
+*.d.ts
+node_modules
+
+# CDK asset staging directory
+.cdk.staging
+cdk.out
+!lambda/awslambda.d.ts

agents/agent-ai-sdk/.npmignore

@@ -0,0 +1,6 @@
+*.ts
+!*.d.ts
+
+# CDK asset staging directory
+.cdk.staging
+cdk.out

agents/agent-ai-sdk/README.md

@@ -0,0 +1,223 @@
+# Agent AI SDK
+
+AWS Lambda上でVercel AI SDKを使用し、Amazon BedrockやAzure OpenAIとの対話を行うエージェントアプリケーションです。
+
+## アーキテクチャ
+
+- **AWS Lambda (Node.js 24.x)**: サーバーレスコンピューティング
+- **Lambda Function URL**: エンドポイント公開
+- **Amazon Bedrock / Azure OpenAI**: LLMバックエンド
+- **Vercel AI SDK**: AI/LLM連携ライブラリ
+- **AWS CDK**: インフラストラクチャ管理
+
+## 機能
+
+- ストリーミングレスポンス対応
+- ToolLoopAgentによるツール呼び出し
+- マルチプロバイダー対応（AWS Bedrock、Azure OpenAI）
+- セッション管理
+- トークン使用量のログ記録
+
+## 必要条件
+
+- Node.js 24.x
+- AWS CLI（設定済み）
+- AWS CDK
+- pnpm
+
+## セットアップ
+
+```bash
+# 依存関係のインストール
+pnpm install
+
+# ビルド
+pnpm run build
+
+# テスト
+pnpm run test
+```
+
+## デプロイ
+
+```bash
+# CDK bootstrap（初回のみ）
+npx cdk bootstrap
+
+# デプロイ
+npx cdk deploy
+```
+
+デプロイ後、Lambda Function URLが出力されます。
+
+## API使用方法
+
+```bash
+curl -X POST <Function URL> \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "prompt": "こんにちは",
+    "modelId": "claude-3-sonnet",
+    "session": "session-id",
+    "id": "query-id"
+  }'
+```
+
+### リクエストパラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --------- | ---- | ---- | ---- |
+| `prompt` | string | 是 | ユーザーの入力プロンプト |
+| `modelId` | string | 是 | 使用するモデルID |
+| `session` | string | 任意 | セッション識別子 |
+| `id` | string | 任意 | クエリ識別子 |
+
+## プロジェクト構造
+
+```text
+.
+├── bin/
+│   └── agent-ai-sdk.ts      # CDKエントリポイント
+├── lib/
+│   └── agent-ai-sdk-stack.ts # CDKスタック定義
+├── lambda/
+│   ├── index.ts             # Lambdaハンドラー
+│   └── handler.ts           # ビジネスロジック
+├── test/
+│   └── agent-ai-sdk.test.ts # テスト
+└── cdk.json                 # CDK設定
+```
+
+## 開発コマンド
+
+| コマンド | 説明 |
+| ------- | ---- |
+| `pnpm run build` | TypeScriptコンパイル |
+| `pnpm run watch` | 変更監視モード |
+| `pnpm run test` | テスト実行 |
+| `npx cdk deploy` | スタックデプロイ |
+| `npx cdk diff` | 差分確認 |
+| `npx cdk synth` | CloudFormationテンプレート生成 |
+
+## Agents
+
+本プロジェクトは Vercel AI SDK の `ToolLoopAgent` を使用して、LLMとの対話を行います。
+
+### ToolLoopAgent の構成
+
+```typescript
+const agent = new ToolLoopAgent({
+  model,                              // LLMモデルインスタンス
+  instructions: 'You are a helpful assistant.',  // システムプロンプト
+  tools: {                            // ツール定義（オプション）
+    // カスタムツールをここに追加
+  },
+  experimental_telemetry: {           // テレメトリ設定（オプション）
+    isEnabled: true,
+    metadata: {
+      model: modelId,
+      thread_id: session,
+      query_id: id,
+    }
+  },
+});
+```
+
+### ツールの追加方法
+
+ToolLoopAgent はツール呼び出しを自動的にループ処理します。カスタムツールを追加する場合:
+
+```typescript
+import { tool } from 'ai';
+import { z } from 'zod';
+
+const agent = new ToolLoopAgent({
+  model,
+  instructions: 'You are a helpful assistant.',
+  tools: {
+    getWeather: tool({
+      description: '指定された都市の天気を取得します',
+      parameters: z.object({
+        city: z.string().describe('都市名'),
+      }),
+      execute: async ({ city }) => {
+        // 天気APIを呼び出す処理
+        return { temperature: 25, condition: 'sunny' };
+      },
+    }),
+    // 他のツールを追加...
+  },
+});
+```
+
+### ストリーミング設定
+
+スムーズなストリーミングレスポンスを実現するため、`smoothStream` を使用:
+
+```typescript
+const stream = await agent.stream({
+  messages,
+  experimental_transform: smoothStream({
+    delayInMs: 20,      // チャンク間の遅延（デフォルト: 10ms）
+    chunking: 'line',   // チャンク分割方法: 'word' | 'line'（デフォルト: 'word'）
+  }),
+});
+```
+
+### ステップ完了コールバック
+
+各ステップ（ツール呼び出しや応答生成）完了時の処理:
+
+```typescript
+const stream = await agent.stream({
+  messages,
+  onStepFinish: async ({ usage, finishReason, toolCalls }) => {
+    // トークン使用量の記録
+    logger.info('Step completed:', {
+      inputTokens: usage.inputTokens,
+      outputTokens: usage.outputTokens,
+      finishReason,           // 'stop' | 'length' | 'content-filter' | 'tool-calls' | 'error' | 'other'
+      toolsUsed: toolCalls?.map(tc => tc.toolName),
+    });
+  },
+});
+```
+
+### セッション管理
+
+会話履歴はメモリ内に保持され、複数ターンの対話が可能:
+
+```typescript
+const messages: ModelMessage[] = [];
+
+// ユーザー入力を追加
+messages.push({ role: 'user', content: prompt });
+
+// エージェント実行
+const stream = await agent.stream({ messages });
+
+// アシスタント応答を履歴に追加
+messages.push({ role: 'assistant', content: response });
+```
+
+**注意**: Lambdaのステートレス性により、セッションは同じLambdaインスタンス内でのみ保持されます。
+
+## モデル設定
+
+使用可能なモデルは `common-core` パッケージの `models` で定義されています。対応プラットフォーム:
+
+- **AWS**: Amazon Bedrock
+- **Azure**: Azure OpenAI
+
+## IAMポリシー
+
+Lambda実行ロールには以下の権限が付与されています:
+
+- `AWSLambdaExecute`
+- `CloudFrontReadOnlyAccess`
+- `bedrock:InvokeModel*`
+- `logs:PutLogEvents`
+
+## ライセンス
+
+MIT

agents/agent-ai-sdk/bin/agent-ai-sdk.ts

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/usr/bin/env node
+import * as cdk from 'aws-cdk-lib/core';
+import { AgentAiSdkStack } from '../lib/agent-ai-sdk-stack.js';
+
+const app = new cdk.App();
+const stack = new AgentAiSdkStack(app, 'agent-ai-sdk-stack', {
+});
+cdk.RemovalPolicies.of(stack).apply(cdk.RemovalPolicy.DESTROY);

agents/agent-ai-sdk/cdk.context.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "acknowledged-issue-numbers": [
+    34892
+  ]
+}