Vercel：智能体是一种新的软件形态

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从 Web 应用到智能体

Andrew Qu 是 Vercel 的 Chief of Software，工作内容横跨内部工程、产品实验和前沿技术探索。他曾构建 MCP 相关库，创建 skills.sh，并主导开发 Vercel 的智能体框架 eve。

在他看来，Vercel 的起点是帮助开发者更容易地发布网站和 Web 应用；而现在，越来越多开发者开始从“构建页面”转向“构建智能体”。

Vercel 在开发自己的智能体产品 v0 时，遇到了许多现有工具没有很好解决的问题，例如：

这些内部需求逐渐沉淀为可复用的库和基础能力，既服务 v0，也帮助客户构建自己的智能体。随着这些原语不断积累，Vercel 决定将它们更系统地组织起来，形成了 eve。

Qu 表示，大约一年前，他开始推动“让 Vercel 内部每张办公桌上都有一个智能体”。在这个过程中，他构建了一个数据智能体，并总结出一系列实践：文件系统智能体、技能、上下文压缩、子智能体等。

这些能力原本都需要开发者自行探索。后来团队开始思考：是否可以提供一种更具指导性的构建方式，让其他开发者不用重复踩坑？eve 就是在这个背景下诞生的。

Qu 认为，智能体不是传统应用的简单变体，而是一种新的软件形态。它们不像 Web 应用那样可预测。虽然底层基础设施可能相似，但交互方式、界面形态和输出结果都更加动态。

这也意味着，构建智能体需要新的基础能力，包括：

Vercel 内部已经在多种业务场景中使用智能体，例如：

Qu 认为，适合智能体的任务通常有两个特点：一是重复发生，二是仍然需要一定推理能力。它们不是完全固定的自动化流程，因为系统需要理解具体情境，并判断下一步该怎么做。

对于智能体应当完全自主运行，还是始终保持人类参与，Qu 的观点比较折中：未来既不会全部是自主循环，也不会全部是 human-in-the-loop，关键在于为不同任务选择合适的反馈周期。

如果任务定义清晰，并且最终结果有明确标准，那么让智能体持续执行直到完成可能是合理的。相反，对于更谨慎、更精细的工程任务，就需要定期检查，确保模型方向没有偏离。

Vercel 的智能体方法经历了多个阶段：提示词、定制工具、编码智能体运行框架、文件系统智能体、技能等。

Qu 表示，行业仍在摸索什么样的智能体真正高效。eve 的目标之一，就是把这些已经验证过的原语整合起来。随着更多生产环境经验出现，还会有新的能力被加入。

例如，一年前团队并不知道沙箱会变得如此重要，也没有预料到安全代码执行和长时间任务会有这么强的需求。

对于 Vercel 是否要像过去面向 Web 开发那样，构建一个端到端智能体平台，Qu 的回答是“既是，也不是”。

Vercel 重视生态伙伴提供的专业能力，但也希望开发者可以非常容易地开始构建智能体。如果开发者将 eve 部署到 Vercel，就可以获得开箱即用的可观测性和评估能力。

Vercel 的方向是让这套体验更完整，同时保持与合作伙伴集成的便利，而不是把智能体生命周期中的所有组件都自己包揽。

Qu 特别强调了“技能”的重要性。他认为，技能是一种可移植、按需加载的知识形式。

原因在于，模型本身经常包含过时信息。比如模型有时仍会推荐 Vercel Postgres，但 Vercel 已经弃用该产品，并转向 marketplace 方案。

在这种情况下，一个技能可以告诉智能体：Vercel Postgres 已经过时，并引导它使用当前推荐的方法。

Qu 建议企业为产品的最新版本发布技能。同时，企业也应该审查已有内容，找出过时信息并更新，或添加明确说明。在公司无法马上清理所有历史内容之前，技能可以作为一种“向前纠偏”的方式。

随着更多流量来自智能体和机器人，网站本身也需要变化。

Qu 提到，Vercel 已经发布过相关报告，显示机器人流量在增长，而人类访问流量停滞或下降；与此同时，曝光量仍在增加，因为智能体和机器人正在更频繁地访问网站。

因此，他认为未来的网站需要尽可能对机器人和智能体友好，让它们能够正确理解产品并顺利使用。

Vercel 已经在检测智能体请求，并直接返回 Markdown 内容。这样，智能体不必处理面向视觉浏览器设计的 HTML，而是可以读取更适合机器理解的格式。

这意味着，未来网站可能会同时存在两种体验：

Qu 表示，Vercel 已经在这样做。

这次访谈展示了 Vercel 对智能体开发的核心判断：智能体不是传统 Web 应用的简单延伸，而是一类新的软件系统。它需要新的构建原语、新的运行环境，也会推动网站和内容形态发生变化。

从 eve、技能、沙箱，到面向智能体的 Markdown 网站，Vercel 的实践说明：围绕智能体的软件基础设施正在形成，但最佳实践仍处在快速演进中。