Vercel Eve 开源：每个 Agent 就是一个目录，把"造智能体"打回文件夹操作

事件内容 2026 年 6 月 17 日，Vercel 把自研智能体框架 Eve 推上 GitHub，Apache-2.0 协议，npm 包形式发布。Vercel 内部 100+ 智能体早已跑在 Eve 上，最知名的三个：数据分析 d0（月处理 3 万查询）、销售代理 Lead Agent（年费 5000 美元、回报 32 倍）、支持工单 Vertex（自主解决 92%）。

深度剖析 Eve 的核心思想是"文件系统优先"——每个智能体就是一个磁盘目录。目录结构本身就是合同。

agent.ts 写模型；instructions.md 写 system prompt；tools/ 是工具（文件名即工具名）；skills/ 是按需加载的知识；connections/ 是 MCP/OpenAPI 桥；sandbox/ 是沙箱覆盖；subagents/ 是子智能体；channels/ 是部署到的渠道；schedules/ 是定时器；lib/ 是共享代码。最小可跑智能体 = 2 个文件（一个模型，一个指令）。新增一个工具？加一个 TypeScript 文件。无需注册代码，无需 boilerplate，Eve 在 build time 自动发现并接入。

内置 6 大生产级能力：

1. 持久执行：每步 checkpoint，崩溃/部署后可恢复——基于开源 Workflow SDK。 2. 沙箱计算：agent 生成的代码视作不可信，shell / 脚本 / 文件读写都进自己的沙箱。生产用 Vercel Sandbox，本地用 Docker / microsandbox / bash。 3. 人机审批：任一动作可设 needsApproval。agent 暂停、不烧算力，等人来批。批完从原步骤继续。 4. 安全连接：MCP / OpenAPI 鉴权由 Eve 代理，URL 和 token 永不进模型 context。首发支持 Slack / GitHub / Snowflake / Salesforce / Notion / Linear。 5. 多通道：HTTP API 默认开，Slack / Discord / Teams / Telegram / Twilio / GitHub / Linear 一并接入，channel 间可互相 hand off。 6. 追踪与评测：每次跑都吐 OpenTelemetry trace，可导 Braintrust / Honeycomb / Datadog / Jaeger。evals 是 test suite，本地或 CI 都能跑。

Vercel 公开了 6 个内部 Eve 智能体：d0（数据分析师）、Lead Agent（销售 SDR，1 个工程师半职维护，年 5000 美元成本换 16 万美元回报）、Athena（销售驾驶舱，RevOps 6 周不写代码搭出来）、Vertex（支持工程师，自主解 92% 工单）、draft0（内容审核）、V（路由智能体，Slack 里任务分发）。

部署一条命令：npx eve@latest init my-agent → vercel deploy，代码本地跟生产完全一致，沙箱后端自动切换。

值得关注的原因 1. "目录即智能体"是对 LangChain / AutoGen 代码爆炸的反动。这两家要求你组装一堆 chain、router、tool registry；Eve 直接把它打回文件系统——一个文件一个能力，加能力即加文件。 2. Vercel 把 100+ 内部 agent 当"信用背书"。d0 月跑 3 万查询、Vertex 解 92% 工单——这数据不是 demo，是生产负载。 3. AI Gateway + Vercel Sandbox 闭环。模型走 AI Gateway（provider 路由 + fallback），代码执行走 Vercel Sandbox（毫秒级冷启动），一套 deploy 全打通。

风险与待观察点

• 锁 Vercel 生态。vercel deploy 是首选，迁去 AWS / Cloudflare 要重写通道。
• "智能体即目录"对版本控制友好（git diff 一目了然），但对非工程团队是门槛——PM / 运营改不动。
• 6 大能力是"内置但需自选"，配置复杂度仍可能随项目膨胀。
• 100 个智能体跑 3 万查询，单租户规模 vs 多租户性能还没公开数据。
• 智能体编排（V 路由）是 Vercel 自家最妙的设计，但开源版是否能撑住企业级调度，需看社区。