Vercel 发布开源 AI 智能体框架 Eve：每个智能体就是一个文件目录

Vercel 发布了 eve，一个用于构建、运行和扩展智能体的开源框架。该项目以 npm 包 eve 的形式发布，采用 Apache-2.0 许可证。

构建一个智能体应该意味着定义它做什么，而不应该意味着拼装智能体在生产环境中运行所需的全部管道。

eve 是 Vercel 用来构建和运行自家智能体的框架。根据 Vercel 的博文，它目前在生产环境中运行着超过一百个智能体。

什么是 eve？

eve 是一个面向持久化后端智能体的文件系统优先框架。你以磁盘上的一个目录来创建一个智能体。这个目录就是契约。

每个文件描述智能体的一个组件。一眼看去，目录树就能展示出这个智能体是什么、做什么，也能展示出它位于何处、何时自主行动。

能运行的最小智能体只需两个文件。一个设定模型，另一个设定指令。

// agent/agent.ts
import { defineAgent } from "eve";

export default defineAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4.8",
});

模型只需一行，并且通过 AI Gateway 支持提供商回退。instructions.md 文件会成为 eve 在每次模型调用前置于最前面的系统提示词。

智能体就是一个目录

Vercel 的核心观点是：智能体有其固定形态。每个团队都在为满足相同的需求而反复重建相同的结构。eve 将这种形态变成了一个框架。

目录布局将每项能力映射到一个文件夹。以下是约定：

路径	角色	格式
`agent.ts`	它所运行的模型，以及运行时配置	TypeScript
`instructions.md`	它是谁，会前置到每次模型调用中	Markdown
`tools/`	它能做什么；文件名会成为工具名	TypeScript
`skills/`	它知道什么；仅在相关话题出现时才加载	Markdown
`connections/`	安全连接到 MCP 服务器和 OpenAPI API	TypeScript
`sandbox/`	可选覆盖智能体的沙箱；初始化工作区文件	目录
`subagents/`	它所委派的专家子智能体	目录
`channels/`	它的运行位置，比如 Slack 或 HTTP	TypeScript
`schedules/`	当它自主行动时，按 cron 定时触发	TypeScript
`lib/`	跨智能体共享的编写代码	TypeScript

你只需添加一个文件，就能添加一个工具、技能、频道或定时任务。eve 会在构建时自动识别并将它们接入。无需任何样板代码来注册它们。

一个工具就是一个带有 Zod 输入 schema 的 TypeScript 文件。它的文件名及其在目录树中的位置就构成了它的定义。

// agent/tools/run_sql.ts
import { defineTool } from "eve/tools";
import { z } from "zod";

export default defineTool({
  description: "Run a read-only SQL query.",
  inputSchema: z.object({ sql: z.string() }),
  needsApproval: ({ toolInput }) => estimateScanGb(toolInput.sql) > 50,
  async execute({ sql }) { /* ... */ },
});

开箱即用的功能

Vercel 将 eve 描述为“开箱即用”。该框架自带六项生产级能力：

持久化执行：每一次对话都是一个持久化工作流，每一步都会被检查点记录。一个会话可以暂停，在崩溃或部署后依然存活，并从停止处恢复。这构建于开源的 Workflow SDK 之上。
沙箱化计算：智能体生成的代码被视为不可信。每个智能体都拥有自己的沙箱，用于执行 shell 命令、脚本以及文件读写。其后端是一个适配器，部署时运行在 Vercel Sandbox 上，本地则运行在 Docker、microsandbox 或 just-bash 上。
人工介入审批：任何操作都可以设置为需要审批。智能体会在此处暂停并等待，必要时可无限期等待，且不消耗计算资源。一旦获批，eve 便会从暂停处继续执行。
安全连接：连接是一个指向 MCP 服务器或兼容 OpenAPI 的 API 的文件。eve 负责代理认证，模型永远看不到 URL 或凭证。上线时，智能体可以连接 Slack、GitHub、Snowflake、Salesforce、Notion 和 Linear。
渠道：同一个智能体服务于每一个界面。HTTP API 默认开启，并内置了 Slack、Discord、Teams、Telegram、Twilio、GitHub 和 Linear。一个渠道可以移交给另一个渠道。
追踪与评估：每次运行都会使用标准 OpenTelemetry span 生成一条追踪记录。它们可以导出到 Braintrust、Honeycomb、Datadog 或 Jaeger。评估是你在本地运行或接入 CI 的评分测试套件。

用例，附真实示例

Vercel 发布了六个它在内部运行于 eve 上的智能体：

d0，数据分析师：它是内部使用最多的工具，每月处理超过 30,000 个问题。每个查询都被限定在提问者自身的权限范围内。
Lead Agent，自主 SDR：它处理每一个新线索，并自行跟进。Vercel 表示，它每年花费约 $5,000，回报是这一数字的 32 倍，由一名工程师兼职维护。
Athena，销售驾驶舱：RevOps 在六周内构建完成，无需工程师参与。它能用自然语言回答来自 Snowflake 和 Salesforce 的销售管道问题。
Vertex，支持工程师：它处理来自帮助中心、文档和 Slack 的工单。Vercel 报告称它能独立解决 92% 的工单，其余则升级处理。
draft0，内容智能体：它运行一条审核流水线，在人工编辑看到文章之前就捕捉明显问题。
V，路由智能体：任务首先在 Slack 中发送给 V。V 将每个任务路由到能够回答它的智能体。

交互式模拟

eve 对比手工搭建的智能体技术栈

大多数团队会为每个新智能体自行组装这些组件。下表将这项工作与 eve 所提供的功能进行了对照。

能力	典型 DIY 技术栈	eve
编写	自定义循环，手动注册工具	目录中的文件，在构建时发现
持久性	定制化的状态与重试处理	每个会话对应一个带检查点的持久化工作流
代码执行	自行管理的容器或虚拟机	通过可替换适配器为每个智能体提供沙箱
审批	自定义暂停与恢复逻辑	`needsApproval` 字段作用于任意操作
交互界面	每个渠道一个集成	每个渠道一个适配器文件
可观测性	从日志中拼接而成	内置 OpenTelemetry 追踪与评估
部署	配置基础设施	`vercel deploy`，从本地运行，无需改动

该对比反映的是 eve 有文档记录的能力。其他框架的具体情况因版本和配置而异。

快速上手

你可以用一条命令搭建并启动一个新的智能体。它会安装依赖、搭建项目脚手架，并启动开发服务器。

npx eve@latest init my-agent

eve dev 通过交互式终端 UI 在本地运行智能体。eve eval 运行你的测试套件。eve build 在 .eve/ 下编译出可检查的产物。

由于 eve 智能体就是一个普通的 Vercel 项目，vercel deploy 可以将其原封不动地发布到生产环境。沙箱会切换到 Vercel Sandbox，无需改动代码。

核心要点

eve 是 Vercel 开源、采用 Apache-2.0 许可的智能体框架，目前处于公开预览阶段。
一个智能体就是一个文件目录；每个文件夹对应一项能力。
持久化执行、沙箱、审批、连接、渠道和评测均为内置功能。
Vercel 在 eve 上运行着 100 多个智能体，其中包括一个每月处理 30,000 个问题的数据分析智能体。
使用 npx eve@latest init 搭建脚手架，然后通过 vercel deploy 原样部署。