主要观点总结
本文介绍了为什么React适用于大语言模型（LLM）的后端工作流程，并推荐了GenSX框架作为构建这些工作流程的最佳选择。文章阐述了现有框架的问题，如过度抽象、静态图形定义、全局状态管理等，以及这些问题对AI开发的影响。文章还介绍了GenSX框架的特点和优势，如采用React风格的编程模型、清晰的数据流、可复用的组件等。最后，文章呼吁Node.js开发者加入AI开发的行列，并分享了GenSX框架的GitHub项目链接。
关键观点总结
关键观点1: React成为LLM后端工作流程的最佳选择的原因。
现有框架存在的问题，如过度抽象、静态图形定义、全局状态管理等，使得AI开发困难。而React风格的编程模型提供了清晰的数据流和可复用的组件，使得AI工作流更加易于构建和管理。
关键观点2: GenSX框架的特点和优势。
GenSX框架采用React风格的编程模型，提供了清晰的数据流和可复用的组件。它解决了现有框架存在的问题，如过度抽象和全局状态管理。同时，它还提供了一系列LLM相关的工具包，使得AI开发更加便捷。
关键观点3: Node.js开发者在AI开发中的角色和重要性。
未来，Node.js开发者将成为AI工具的最大用户群体，同时也是催生最大的AI生态系统的重要力量。他们可以通过使用GenSX等框架，参与到AI开发的行列中。
文章预览
前言 介绍了为什么 React 适用于大语言模型（LLM）的后端工作流程，并推荐了 GenSX 框架作为构建这些工作流程的最佳选择。今日前端早读课文章由 @Evan Boyle 分享，@飘飘翻译。 译文从这开始～～ 出人意料的是，React 竟然是 LLM 后端工作流、智能体和持久性的最佳编程模型。 如今构建 LLM 应用仍然很糟糕 如果你曾尝试用大型语言模型构建一个超出简单单轮对话界面的应用，你一定感受过其中的痛苦。目前的生态系统一团糟： 1、一切都是以 Python 为先。 JavaScript 和 TypeScript 已经在前端和后端占据主导地位，但当涉及到 AI 和智能体的开发时，主流框架依然停留在一个过度抽象、依赖全局状态的 Python 生态中。几乎找不到 JavaScript 或 TypeScript 的身影，也没有声明式、可复用组件的概念。 2、当前的工作流抽象方式是错误的。 流行的框架迫使开发者使用静
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