基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock Tool Use 实现 Generative UI
背景
在当前 AI 应用开发浪潮中，越来越多的开发者专注于构建基于大语言模型（LLM）的 chatbot 和 AI Agent。然而，传统的纯文本对话形式存在局限性，无法为用户提供足够直观和丰富的交互体验。为了增强用户体验，开发者们开始探索在对话界面中动态插入 UI 组件的解决方案。
虽然 LLM 具备生成 HTML/CSS 代码的能力，但这种方式往往缺乏标准化和可靠性，生成的代码质量参差不齐，难以维护和复用。特别是在企业级应用中，我们需要确保生成的 UI 组件符合既定的设计规范和技术标准。
因此，一个更优的方案是利用 LLM 的 Tool Use（工具调用）能力，通过预定义的函数接口来生成标准化的 Web 前端组件。这种方法不仅能确保组件的质量和一致性，还能够更好地与现有的前端框架和组件库进行集成。本文将探讨如何基于 Amazon Bedrock 的 Tool Use 功能来实现这一目标，构建可靠、可复用的生成式 UI 解决方案。
传统方法的局限性
在传统的 LLM 生成 UI 实践中，直接让模型生成 HTML/CSS 代码存在诸多挑战：
输出的不确定性
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生成代码的质量不稳定，可能会出现语法错误导致的 HTML 无法正确渲染；
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同样的自然语言输入描述可能产生完全不同的输出样式；
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浏览器直接渲染 LLM 输出的代码存在安全性问题。
工程化问题
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难以与现代前端工程体系深度整合；
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组件复用性差，无法建立统一的设计规范；
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无法高效利用成熟的组件库（如 Ant Design、MUI 以及 Shadcn 等）。
生态系统割裂
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无法高效利用成熟的组件库（如 Ant Design、Material-UI）；
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样式系统难以统一，影响产品设计一致性；
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缺乏与现代构建工具和开发流程的无缝衔接。
Tool Use 方案概述
基于 Tool Use 的 UI 生成方案提供了一个更加结构化和可控的解决方案：
核心架构
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预定义标准化组件接口，形成可调用的组件集合；
-
通过 JSON Schema 严格约束组件结构和属性，并允许组件嵌套组件的方式；
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采用递归组合模式构建复杂的组件树。
工作流程
用户输入 → LLM 解析需求 → 组件选择与组合 → 生成 JSON 组件树 → 前端渲染
技术优势
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可靠性：从 LLM 直接生成代码转换为 LLM 选择组件再组合，确保生成可预期的结果。
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可维护性：标准化的组件定义便于统一管理和更新。
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扩展性：易于整合新的组件。
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安全性：LLM 只输出 JSON 组件树，浏览器端不需要直接渲染 HTML，提高安全性。
生态整合
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无缝对接现有组件库；
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支持主题定制和样式覆盖，比如通过 Tailwind 等方式，主题样式可复用；
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便于引入状态管理和数据流方案，比如可以动态生成 Checkout 组件等完成交易类操作行为。
实现方案详解
本方案的实现主要包含两个核心部分：组件工具定义和前端渲染实现。让我们深入了解每个部分的具体实现细节。
组件工具定义
我们将生成 UI 组件抽象成 LLM 可用的 1 个工具，基于 Tool Use JSON Schema 来定义组件生成工具，这种方式具有以下优势：
-
支持组件的递归嵌套
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确保生成的组件结构符合预期
const generateUI = {name: 'generateUI',description: 'Generate UI components dynamically to display data only when user ask you to render a UI component based on the data user provided. If other tool already used, you dont have to use this tool to generate component.',input_schema: {type: 'object',properties: {component: {anyOf: [{ $ref: '#/$defs/CardList' },{ $ref: '#/$defs/Email' },{ $ref: '#/$defs/ProductCard' },{ $ref: '#/$defs/Table' }]}},required: ['component'],$defs: {component: {anyOf: [{ $ref: '#/$defs/CardList' },{ $ref: '#/$defs/Email' },{ $ref: '#/$defs/ProductCard' },{ $ref: '#/$defs/Table' }]},CardList: {type: 'object',description: 'Vertical Card List component.',properties: {name: { type: 'string', enum: ['CardList'] },children: { type: 'array', items: { $ref: '#/$defs/component'}}},required: ['name', 'children']},Email: {type: 'object',properties: {name: { type: 'string', enum: ['Email'] },to: { type: 'string', description: 'Email sent to address' },from: { type: 'string', description: 'Email sent from address' },subject: { type: 'string', description: 'Email subject' },html: { type: 'string', description: 'Email content in html format' },},required: ['name', 'to', 'from', 'subject', 'html']},ProductCard: {type: 'object',properties: {name: { type: 'string', enum: ['ProductCard'] },image: { type: 'string', description: 'Product image url' },title: { type: 'string', description: 'Product title' },price: { type: 'string', description: 'Product price, including currency symbol (e.g., $
20 €15 ¥100' },description: { type: 'string', description: 'Product description' },},required: ['name', 'image', 'title', 'price', 'description']},Table: {type: 'object',properties: {name: { type: 'string', enum: ['Table'] },headers: {type: 'array',items: { type: 'string', description: 'Table headers'}},rows: {type: 'array',items: { type: 'array', items: { type: 'string', description: 'Each column value based on headers'}},description: 'Each row'}},required: ['name', 'headers', 'rows']}}}
}
组件定义中包含了几种常用的 UI 组件类型：
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CardList：用于垂直展示卡片列表
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Email：邮件展示组件
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ProductCard：商品卡片组件
-
Table：表格组件
每个组件都定义了必要的属性和类型约束，确保生成的 JSON 数据结构的完整性。
前端渲染实现
前端渲染层采用了组件映射和递归渲染的方案，实现了灵活的组件树构建：
const componentMap = {Email: Email,CardList: CardList,ProductCard: ProductCard,HorizontalScrollArea: HorizontalScrollArea,Table: TableComponent
}const renderComponent = (component) => {const { name, children = [], ...props } = componentif (name) {return React.createElement(componentMap[name],props,...children.map(item => renderComponent(item)))}
}
-
组件映射：通过 componentMap 建立组件名称到实际组件的映射关系。
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属性传递：确保组件属性被正确传递到对应的 React 组件。
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递归渲染：支持任意深度的组件嵌套结构。
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动态创建：使用 createElement 动态构建组件树。
LLM 输出示例
比如输入包含了商品信息，并且 Agent 应用决策需要渲染组件，那么输出如下，这个组件树可在前端动态渲染。
const uiTree = {name: 'CardList',children: [{name: 'ProductCard',image: 'product1.jpg',title: 'Product 1',price: '$99.99',description: 'Amazing product'}, {name: 'ProductCard',image: 'product2.jpg',title: 'Product 2',price: '$149.99',description: 'Another great product'}]
}
示例应用场景
动态生成 Table
电商商品推荐，生成商品列表
生成 DSL
通过 Tool Use 的 JSON Schema 实现组件生成，实际上揭示了一种可能更普遍的模式：利用结构化模式定义来约束和引导 LLM 的输出。这种方法本质上是在设计一套领域特定语言（DSL），它不仅仅局限于工具调用，更是在 LLM 和下游系统之间构建了一层可靠的抽象桥梁。
这种抽象模式具有以下优势：
1. 输出可控性
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通过 Schema 约束确保输出格式符合预期；
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降低解析和验证的复杂度；
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提供类型安全和结构化保证。
2. 系统解耦
-
LLM 不需要了解下游系统的具体实现细节；
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下游系统可以独立演进而不影响 LLM 调用层；
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便于在 LLM 和系统之间添加中间件层（如验证、转换、日志等）。
3. 应用场景扩展除了 UI 组件生成，这种模式可以扩展到多个领域：
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数据查询：将自然语言转换为结构化查询语言（比如 GraphQL 或自定义查询 DSL），尤其是 text2sql 场景，LLM 生成的 SQL 直接运行查询并不可靠，而且还需要做额外的提示词工程来规避不同计算引擎 SQL 语法兼容性的问题；
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工作流编排：通过 JSON 描述任务流程和依赖关系；
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配置生成：为复杂系统生成规范化的配置文件。
4. 安全性增强
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避免直接执行 LLM 生成的代码；
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提供验证和净化的中间层；
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实现细粒度的权限控制和行为约束。
实践建议：
1. 抽象层设计
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保持简单，避免过度抽象，当 1 个 Tool 的 schema 定义过于复杂的时候，适当考虑拆分 Tool；
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预留扩展空间。
2. 验证机制
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实现严格的 Schema 验证；
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添加运行时类型检查。
这种基于 Schema 的抽象模式正在成为 AI 原生应用开发中的一种最佳实践。它不仅提供了一种规范化的方式来处理 LLM 输出，更为构建可靠、可维护的 AI 系统提供了重要的架构基础。随着 AI 应用的不断发展，这种模式将在更广泛的场景中发挥作用，帮助开发者构建更加健壮和可扩展的 AI Agent 系统。
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本篇作者
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