ai-python-custom-provider
Use for implementing custom providers in AI SDK for Python.
ソース情報
- リポジトリ
- vercel-labs/seal
- ソースの最終更新活動
- 2026年7月17日 17:25
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 8
- フォーク
- 3
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- ai-python-custom-provider
- description
- Use for implementing custom providers in AI SDK for Python.
- metadata
- {"sdk-version":"0.2.1"}
# ai-python-custom-provider
Providers emit model events. They do not run Python tools. `ai.stream` collects
events into a `Message`. `ai.Agent` adds tool execution, hooks, and replay.
Minimal shape:
```python
from collections.abc import AsyncGenerator, Sequence
from typing import Any, Literal
import pydantic
import ai
class MyProtocol(ai.ProviderProtocol[Any]):
protocol_class_id: Literal["my_protocol"] = "my_protocol"
def stream(
self,
client: Any,
model: ai.Model,
messages: list[ai.messages.Message],
*,
tools: Sequence[ai.tools.Tool] | None = None,
output_type: type[pydantic.BaseModel] | None = None,
params: ai.InferenceRequestParams | None = None,
provider: str,
) -> AsyncGenerator[ai.events.Event]:
return self._stream(client, model, messages, tools=tools)
async def _stream(
self,
client: Any,
model: ai.Model,
messages: list[ai.messages.Message],
*,
tools: Sequence[ai.tools.Tool] | None,
) -> AsyncGenerator[ai.events.Event]:
yield ai.events.StreamStart()
yield ai.events.TextStart(block_id="text")
yield ai.events.TextDelta(block_id="text", chunk="Hello")
yield ai.events.TextEnd(block_id="text")
yield ai.events.StreamEnd()
class MyProvider(ai.Provider[Any]):
provider_class_id: Literal["my_provider"] = "my_provider"
name: str = "my"
default_base_url: str = "https://example.invalid"
def __init__(self, *, client: Any) -> None:
super().__init__()
self._set_client(client)
def default_protocol(self) -> ai.ProviderProtocol[Any]:
return MyProtocol()
async def list_models(self) -> list[str]:
return ["my-model"]
async def probe(self, model: ai.Model) -> None:
return None
model = ai.Model(id="my-model", provider=MyProvider(client=client))
```
For Python tool calls, emit `ToolStart`, `ToolDelta`, and `ToolEnd`:
```python
yield ai.events.ToolStart(tool_call_id=tcid, tool_name=name)
yield ai.events.ToolDelta(tool_call_id=tcid, chunk=args_json)
yield ai.events.ToolEnd(
tool_call_id=tcid,
tool_call=ai.messages.DUMMY_TOOL_CALL,
)
```
The stream collector fills `event.tool_call` with the aggregated tool call.
Then `Agent` resolves and runs the tool.
If the provider runs its own built-in tool, emit `BuiltinToolStart`,
`BuiltinToolDelta`, `BuiltinToolEnd`, and `BuiltinToolResult` instead.
Do not implement a custom provider for normal app configuration. Prefer
`ai.get_provider(...)`, `ai.get_model(...)`, or a protocol override unless you
are adding a new upstream API adapter.
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