Vercel 推出 eve：將智能體視為目錄的開源框架

Vercel 於週三在倫敦舉辦的 Ship 大會上正式發佈了 eve，這是一個全新的開源框架，專為構建 AI 智能體而設計。eve 將每個智能體視為一個文件目錄，並捆綁了在生產環境中運行所需的基礎設施。Vercel 形容 eve 為“智能體領域的 Next.js”，意指其核心設計理念與 Vercel 創建並維護的流行 Web 框架 Next.js 一脈相承。

與 eve 一同發佈的還有一系列相關產品，統稱為 Agent Stack。

智能體即目錄

Vercel 強調，eve 定義智能體的方式與 Next.js 定義 Web 應用的方式高度相似。一個單獨的目錄包含所有定義智能體行為的文件：一個文件設置智能體運行的模型（Vercel 的 AI Gateway 負責處理供應商回退），另一個文件包含用 Markdown 編寫的系統提示詞，而智能體的工具則通過單個 TypeScript 文件實現——文件名即為工具名稱，無需單獨註冊。此外，eve 同樣支持 skill.md 文件和 MCP 服務器來連接其他工具。

eve 會將這個目錄編譯成一個運行中的智能體。

每次對話都會作為一個持久化工作流運行，該工作流基於 Vercel 的開源 Workflow SDK 構建，每個步驟都會設置檢查點，從而允許會話暫停、在崩潰後存活並從中斷處繼續執行。

在安全性方面，每個智能體都擁有獨立的沙箱用於執行代碼，確保與應用程序隔離。值得注意的是，每個工具都可以設置為需要人工批准後才能運行。

當合適時，智能體可以將其工作轉交給子智能體，通過 MCP 服務器或 OpenAPI 文檔連接外部服務，並通過內置渠道（Slack、Discord、Microsoft Teams、Telegram、Twilio、GitHub 和 Linear）與用户交互。

為了幫助開發者和 IT 團隊監控運行情況，每次運行都會生成一條 OpenTelemetry 跟蹤信息，顯示在 Vercel 可觀測性儀表板的新增“智能體運行”視圖中，並且可以將數據導出到 Datadog 和 Honeycomb 等專業服務。

運行和部署智能體

開發者可以通過單個命令在本地啓動智能體，並通過終端界面與之交互。部署時使用與其他項目相同的 vercel deploy 命令，如果在新版本發佈時某個會話正在進行中，該會話將在其啓動的版本上完成。

eve 目前處於公開預覽階段，基於 Apache 2.0 許可在 GitHub 上發佈。

Vercel 如何使用 eve

Vercel 表示，其內部在 eve 上運行着超過 100 個智能體，包括一個數據分析智能體——員工每月在 Slack 中查詢該智能體數萬次，以及一個路由智能體，負責將問題轉交給能夠回答的相應智能體。

智能體已成為 Vercel 自身流量的主要來源。公司稱，目前約 29% 的平台部署由智能體觸發，而一年前這一比例還不到 3%，並預計這一比例將達到一半。

競爭格局

eve 進入了一個在過去一年迅速飽和的市場。其最接近的 TypeScript 原生競爭對手是 Mastra，這是一個 Y Combinator 支持的框架，於 1 月達到 1.0 版本，並且能夠在任何平台上運行（而 eve 默認僅支持 Vercel）。LangChain 的 LangGraph 是最成熟的智能體框架，它優先使用 Python，並圍繞與 eve 相同的持久化執行設計。Inngest 的 AgentKit 是另一個具有內置持久化功能的 TypeScript 選項。

大型雲提供商正從基礎設施層面切入相同的工作負載。Cloudflare 在其 Workers 平台和 Durable Objects 上構建智能體，而 Amazon 的 Bedrock AgentCore、Google 的 Vertex AI Agent Engine 和 Microsoft 的 Agent Framework 則提供託管運行時，能夠運行來自任何框架的智能體。OpenAI 的 AgentKit 於去年發佈，將其工具與 OpenAI 自己的模型綁定。

Vercel 表示，對其他平台的支持正在開發中，但目前 eve 僅能在 Vercel 上運行。