Stagehand项目中的LLM定制化指南：支持模型与自定义集成-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00948/article/details/148393353

Stagehand项目中的LLM定制化指南：支持模型与自定义集成

stagehand An AI web browsing framework focused on simplicity and extensibility. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stag/stagehand

前言

在现代AI应用开发中，大型语言模型(LLM)的选择和集成是关键环节。Stagehand作为一个功能强大的开发框架，提供了灵活的LLM集成方案。本文将深入解析Stagehand支持的LLM模型以及如何实现自定义LLM集成。

Stagehand原生支持的LLM模型

Stagehand开箱即用地支持多个主流AI厂商的优质模型，开发者可以直接调用而无需额外配置：

主要模型系列

AI厂商A系列：包括GPT-4o及其变体，提供强大的多模态处理能力
AI厂商B系列：特别是Claude 3.5和3.7版本，擅长长文本理解和推理
AI厂商C系列：从轻量级的Flash到强大的Pro版本，覆盖不同场景需求
AI厂商D和E优化模型：基于Llama架构的高性能版本，适合企业级应用

模型选择建议

轻量级任务：gemini-2.0-flash或o1-mini
复杂推理：claude-3-7-sonnet-latest或gpt-4o
长文本处理：gemini-1.5-pro

基础集成方式

使用原生支持的模型非常简单，只需在Stagehand构造函数中指定模型名称和API密钥：

const stagehand = new Stagehand({
  modelName: "claude-3-5-sonnet-latest",
  modelClientOptions: {
    apiKey: "your_api_key_here",
  },
});

自定义LLM集成方案

当项目需要使用特殊模型或私有部署的LLM时，Stagehand提供了灵活的扩展机制。

核心要求

自定义LLM必须满足一个关键条件：支持结构化输出。这意味着模型能够按照预定格式返回数据，而非自由文本。

三种主流集成方式

1. 标准API集成

适用场景：大多数现代LLM服务都提供标准化的API端点

import { CustomAIClient } from "./customAI";

const stagehand = new Stagehand({
  llmClient: new CustomAIClient({
    modelName: "your-custom-model",
    client: new AIProvider({
      apiKey: "custom_api_key",
      baseURL: "http://your-model-endpoint/v1",
    }),
  }),
});

技术细节：

需要实现标准化的聊天补全接口
响应必须包含标准化的choices数组
支持流式和非流式两种返回模式

2. 通用SDK集成

优势：统一的多厂商接口，特别适合已使用特定生态的项目

import { bedrock } from "@ai-sdk/amazon-bedrock";
import { AISdkClient } from "./aisdkClient";

const stagehand = new Stagehand({
  llmClient: new AISdkClient({
    model: bedrock("anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"),
  }),
});

支持平台：

主流云服务：AWS Bedrock、Azure AI
开源模型：通过本地部署端点
特殊厂商：如Fireworks AI等

3. 链式集成

适用场景：需要复杂LLM编排或已有特定代码库的项目

import { ChatAI } from "@langchain/ai";
import { LangchainClient } from "./langchainClient";

const stagehand = new Stagehand({
  llmClient: new LangchainClient(
    new ChatAI({ model: "gpt-4o" }),
  ),
});

关键依赖：