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> 作者：TANSTACK (@tan_stack) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-04-09

> 原始來源：https://x.com/tan_stack/status/2041941264913068296

## 中文摘要

TanStack AI 推出 Code Mode，讓 LLM 透過執行 TypeScript 程式碼解決複雜任務。

LLM 在處理數學運算與工具呼叫（Orchestration）時表現不佳，TanStack AI 提出的「Code Mode」透過讓模型直接撰寫並執行 TypeScript 程式碼，而非僅僅進行工具呼叫，有效解決了傳統工具鏈的效率與準確性問題。

**核心痛點**
LLM 在處理工具呼叫時，往往面臨效率低、成本高且容易出錯的問題。傳統工具呼叫模式存在以下缺陷：
- 序列化瓶頸：工具呼叫是序列化的，導致往返延遲（Round-trip）增加，且每個呼叫都會膨脹視窗（Context Window）並消耗大量 token。
- 數學運算能力薄弱：LLM 本質上不擅長數學運算，對於複雜的數值計算（如平均值、加總）常產生看似自信但錯誤的結果。
- 缺乏最佳化能力：模型無法自動處理 N+1 問題，難以主動進行批次處理或平行化請求，導致資源浪費。

**技術架構**
Code Mode 將 LLM 的角色從單純的「工具調度者」轉變為「程式開發者」。其運作機制如下：
- 程式碼生成：模型不再逐一呼叫工具，而是撰寫一段 TypeScript 程式碼來整合多項操作。
- 安全執行環境：程式碼在安全的「沙盒」環境中執行，該環境與主機檔案系統、網路完全隔離。
- 介面封裝：現有工具被封裝為 `external_*` 函數，供程式碼呼叫，並提供完整的型別定義。
- 多樣化驅動：支援多種「沙盒」驅動（Isolate Driver），包括 Node.js (V8 isolates)、QuickJS (WASM) 與 Cloudflare Workers，確保在不同環境下的相容性。

**實際影響**
透過將計算與邏輯交由 JavaScript 執行環境處理，而非依賴模型預測，帶來了顯著優勢：
- 大幅減少 token 消耗：將多次工具呼叫合併為單次程式執行，減少往返次數。
- 提升準確性：數學運算由真實執行環境完成，確保結果精確。
- 效能優化：利用 `Promise.all` 等語法實現非同步平行處理，徹底解決 N+1 問題。

**進階功能：Skills**
為了讓 Agent 具備長期記憶與進化能力，TanStack AI 引入了「Skills」機制：
- 程式碼持久化：允許 LLM 將成功運行的程式碼儲存為具名、具備型別定義的「Skill」。
- 自動載入：在後續對話中，系統會自動載入相關 Skill，使其成為可直接呼叫的工具，無需重複撰寫邏輯。
- 靈活儲存：支援多種儲存後端（如資料庫、S3、Redis），並具備信任度評估機制，讓 Skill 隨成功執行次數累積信任。

**技術背景**
此模式並非全新概念，其靈感源自 Anthropic 對「電腦使用」的研究，以及 Cloudflare 於 2025 年 9 月提出的「Code Mode」概念。TanStack AI 將此模式整合為可與任何模型搭配使用的通用工具，並提供標準化的介面與整合方案，讓開發者無需自行建構沙盒基礎設施或處理複雜的系統提示詞工程。

## 標籤

LLM, 新產品, AIGC, TanStack