«Те же принципы и простота использования, которые вы ожидаете от Vercel, теперь для ваших агентных приложений»

На протяжении более десяти лет Vercel помогает командам разрабатывать, предварительно просматривать и запускать все, от статических сайтов до полнофункциональных приложений. Эта миссия сформировала Frontend Cloud, на которую полагаются миллионы разработчиков и которая поддерживает некоторые из крупнейших сайтов и приложений в мире.

Теперь ИИ меняет то, что и как мы строим. Интерфейсы становятся разговорами, а рабочие процессы становятся автономными.

В Vercel Ship мы представили AI Cloud: унифицированную платформу, которая позволяет командам создавать ИИ-функции и приложения с правильными инструментами, чтобы оставаться гибкими, быстро двигаться и быть безопасными, сосредоточившись на своих продуктах, а не на инфраструктуре.

Унифицированная, самоуправляемая платформа

Что делает AI Cloud мощным, так это тот же принцип, который сделал Frontend Cloud успешным: инфраструктура должна возникать из кода, а не из ручной конфигурации. Инфраструктура, определяемая фреймворком, превращает вашу бизнес-логику в работающие облачные сервисы автоматически. Это становится еще более важным, поскольку мы видим, как агенты и ИИ отправляют больше кода, чем когда-либо прежде.

С AI Cloud вы (или ваши агенты) можете создавать ИИ-приложения, не касаясь низкоуровневой инфраструктуры.

Возьмите AI SDK, который упрощает работу с LLM, стандартизируя код среди множества поставщиков и позволяя вам менять модели без изменения кода. ИИ-инференс упрощается за счет обобщения многих процессов, специфичных для поставщиков.

Когда AI SDK развернут в приложении Vercel, вызовы направляются к соответствующему поставщику. Они также могут проходить через AI Gateway, глобальный уровень, независимый от поставщика, который управляет API-ключами, учетными записями поставщиков и улучшает доступность с помощью повторных попыток, резервных копий и оптимизации производительности.

Вычисления AI Cloud

В центре AI Cloud находится Fluid compute, который оптимизирует эти рабочие нагрузки, устраняя традиционные компромиссы между серверными и безсерверными решениями, такие как холодные старты, ручное масштабирование, чрезмерное выделение ресурсов и неэффективная параллельность.

Fluid развертывается с безсерверной моделью, при этом разумно повторно использует существующие ресурсы перед масштабированием для создания новых, а с активным ценообразованием на ЦП ресурсы не только сокращаются, но вы платите только за вычислительные ставки, когда ваш код активно выполняется.

Для рабочих нагрузок с высоким временем простоя, таких как ИИ-инференс, агенты или серверы MCP, которые ждут внешних ответов, эта эффективность ресурсов может снизить затраты до 90% по сравнению с традиционными безсерверными решениями. Эта эффективность также применяется во время использования инструментов ИИ-агентом.

Наблюдаемость за агентными рабочими нагрузками

По мере роста агентных приложений и увеличения автономности агентов контекст, память и развивающиеся цепочки рассуждений, которые они генерируют, должны быть подлежащими проверке и измерению. Каждый шаг в этих цепочках требует видимости.

Поскольку агентные системы часто цикличны или повторяют попытки, недостаточно просматривать отдельные запросы изолированно, и отладка одного агентного запуска может не выявить критические ошибки или области для оптимизации производительности.

Наблюдаемость за агентными рабочими нагрузками

По мере роста агентных приложений и увеличения автономности агентов контекст, память и развивающиеся цепочки рассуждений, которые они генерируют, должны быть подлежащими проверке и измерению. Каждый шаг в этих цепочках требует видимости.

Поскольку агентные системы часто цикличны или повторяют попытки, недостаточно просматривать отдельные запросы изолированно, и отладка одного агентного запуска может не выявить критические ошибки или области для оптимизации производительности.

Унифицированная, самоуправляемая платформа

Что делает AI Cloud мощным, так это тот же принцип, который сделал Frontend Cloud успешным: инфраструктура должна возникать из кода, а не из ручной конфигурации. Инфраструктура, определяемая фреймворком, превращает вашу бизнес-логику в работающие облачные сервисы автоматически. Это становится еще более важным, поскольку мы видим, как агенты и ИИ отправляют больше кода, чем когда-либо прежде.

С AI Cloud вы (или ваши агенты) можете создавать ИИ-приложения, не касаясь низкоуровневой инфраструктуры.

Возьмите AI SDK, который упрощает работу с LLM, стандартизируя код среди множества поставщиков и позволяя вам менять модели без изменения кода. ИИ-инференс упрощается за счет обобщения многих процессов, специфичных для поставщиков.

Когда AI SDK развернут в приложении Vercel, вызовы направляются к соответствующему поставщику. Они также могут проходить через AI Gateway, глобальный уровень, независимый от поставщика, который управляет API-ключами, учетными записями поставщиков и улучшает доступность с помощью повторных попыток, резервных копий и оптимизации производительности.