Vercel 周三发布了一款名为 Eve 的开源智能体构建框架，这名字挺有意思——它把每个智能体当作一个文件目录来管理，顺带把生产环境所需的基础设施都打包好了。如果说 Next.js 定义了 Web 应用的开发方式，那 Eve 就想做智能体界的 Next.js。 在伦敦 Ship 大会上，Vercel 正式亮出了 Eve，同时还有一系列以“Agent Stack”为名的配套产品。官方很直白地拿 Next.js 来类比：就像 Next.js 告诉你怎么组织 Web 应用那样，Eve 也用一套结构化方式来定义智能体。 具体怎么玩？一个独立目录，里面放着定义智能体行为的所有文件。其中一个文件指定智能体跑什么模型，Vercel 的 AI 网关负责处理服务商故障切换；另一个文件用 Markdown 格式写系统提示词。智能体的工具就是一个个单独的 TypeScript 文件，文件名就是工具名，压根不用单独注册。和别的框架类似，Eve 也支持 skill.md 文件，还能通过 MCP 服务器连外部工具。配置完了，Eve 就把整个目录编译成一个可运行的智能体。 每次会话都是一个持久化工作流，底层基于 Vercel 的开源 Workflow SDK。工作流给每个步骤做检查点记录，所以会话能暂停、崩溃后恢复，还能从断点接着干。安全方面，每个智能体都在独立沙箱里跑生成的代码，跟应用完全隔离。每项工具还可以设置成执行前必须人工审批。需要时，智能体能把任务甩给子智能体，通过 MCP 服务器或 OpenAPI 文档连外部服务，再通过内置渠道跟用户互动——Slack、Discord、Teams、Telegram、Twilio、GitHub、Linear 都支持。 为了让开发者和 IT 团队实时掌握运行状态，每次执行都会生成 OpenTelemetry 追踪记录，显示在 Vercel 可观测性仪表盘新加的“Agent Runs”视图里，也能导出到 Datadog、Honeycomb 等专业服务。开发者一条命令就能在本地启动智能体，通过终端界面交互。部署时跟其他项目一样用 `vercel deploy`，要是新版本发布时某会话还在跑，它会留在原版本上继续干完。 Eve 已经进入公开预览阶段，Apache 2.0 协议在 GitHub 上开源。Vercel 内部已经在 Eve 上跑了超过 100 个智能体——有个数据分析智能体，员工每月在 Slack 里调用数万次；还有个调度智能体，负责把问题路由到对应的智能体上。 智能体已经成为 Vercel 平台流量的重要来源。根据官方数据，目前智能体触发的部署量约占平台总量的 29%，一年前还不到 3%，预计未来能达到 50%。 Eve 入局时，这个市场在过去一年里已经迅速变得拥挤。最直接的 TypeScript 原生竞争对手是 Mastra——Y Combinator 支持，今年 1 月发布 1.0 版本，能跑在任何平台上，跟 Eve 默认绑定 Vercel 的策略形成对比。LangChain 旗下的 LangGraph 是目前最成熟的智能体框架，以 Python 为主，同样支持持久化执行。Inngest 的 AgentKit 则是另一款内置持久性功能的 TypeScript 选项。 大型云服务商也从基础设施层面切入。Cloudflare 在其 Workers 平台和 Durable Objects 上构建智能体，亚马逊的 Bedrock AgentCore、谷歌的 Vertex AI Agent Engine、微软的 Agent Framework 都提供可运行任意框架智能体的托管运行时。OpenAI 去年发布的 AgentKit 则把工具链跟自家模型深度绑定。 Vercel 表示对其他平台的支持正在规划中，但目前 Eve 仅支持在 Vercel 上运行。 **Q&A** **Q1：Vercel 的 Eve 框架是什么？它和 Next.js 有什么关系？** A：Eve 是 Vercel 发布的一款开源智能体构建框架，Vercel 将其定位为“面向智能体的 Next.js”。与 Next.js 定义 Web 应用的方式类似，Eve 用一个目录结构来定义智能体，目录中的不同文件分别负责模型配置、系统提示词和工具定义，Eve 最终将整个目录编译为可运行的智能体。 **Q2：Eve 框架在安全性和可靠性方面有哪些保障措施？** A：安全性方面，Eve 为每个智能体提供独立的代码运行沙箱，确保与应用程序隔离，每项工具还可设置为执行前须经人工审批。可靠性方面，Eve 基于 Vercel 的 Workflow SDK 将每次会话作为持久化工作流运行，对每个步骤进行检查点记录，支持会话暂停、崩溃恢复，并能从中断处续跑。 **Q3：Eve 框架面临哪些主要竞争对手？** A：Eve 目前面临多方竞争。TypeScript 生态中，Mastra 和 Inngest 的 AgentKit 是直接对手；Python 生态中，LangChain 的 LangGraph 是最成熟的同类框架。大型云厂商也在积极布局，亚马逊 Bedrock AgentCore、谷歌 Vertex AI Agent Engine、微软 Agent Framework 均提供托管运行时，OpenAI 的 AgentKit 则与其自有模型深度绑定。