GPT-6 把「智能界面面向所有人」推出来之后，前端工程师的工作量明显变了：不再是渲染静态页面，而是要接住一个一边想一边输出、中途还要调工具的智能体。Vercel AI SDK 就是为这个场景准备的——它在 Next.js 里用几个钩子，把流式文本、工具调用、消息管理都封好了。
两个核心钩子
useChat 是主力：给它一个后端路由，它负责发消息、接收流式 token、逐字渲染到界面。模型输出不是等好了一次性显示，而是像 ChatGPT 那样一个字一个字蹦出来——这个体验过去要自己处理 SSE 流，现在一行钩子搞定。
useToolExecution（或在后端用 streamText 的工具配置）处理「模型要调工具」这一步：前端能知道模型正在执行哪个工具、拿到什么结果、再接着生成。做「智能体查了数据库 → 把结果画成表 → 再写一段解读」这种界面，就靠它。
后端其实很薄
Next.js 的 Route Handler 里，用 streamText({ model, messages, tools }) 把请求转发给任意 OpenAI 兼容接口，返回流。前端只管渲染，业务逻辑在后端。切模型时只改后端一行。
判断
智能界面时代，前端的护城河从「排版」挪到了「如何优雅地展示一个不确定过程」——流式输出、工具进度、错误回退，这些是新产品的基本盘。Vercel AI SDK 把这些脏活收进钩子，让你把精力放在「这个智能体该长什么样」，而不是流解析。GPT-6 给了界面的脑子，这套工具给它配脸。
补一个工程细节：流式输出虽然体验好，但调试变难——你没法一眼看到完整响应。开发期可以临时关掉流式，让它一次性返回，方便对照日志；上线再打开。另外，工具调用中间态要给用户可见的反馈（「正在查询订单…」），别让用户盯着空白界面以为卡住了，这是智能界面最容易被吐槽的细节。
智能界面的体验细节，往往就藏在流式渲染和中间态反馈这些容易被忽略的地方。