Vercel 内部 20 个 agent 实战:文件系统才是 agent 的解锁钥匙
AI Engineer · youtube · 2026-09-15
Vercel 首席软件官 Andrew Qu 分享了为内部团队构建数据科学 agent 的完整迭代过程,其框架 Eve 已开源:
- 起点:逐一询问市场、销售、财务、法务最痛恨什么,答案来自数据团队——任何人有问题都得等数据科学家放下手头工作写查询,团队成了全公司瓶颈。
- 三代架构:v1 是塞入 Snowflake schema 的单个 mega prompt + 手跑 SQL;v2 是规划/执行/汇报的窄域 agent 链;v3 是单 agent 自管状态。首轮上线获评"很糟"——eval 通过率 30% 的团队自以为调好了。
- 解锁点:观察 Claude Code 用朴素的文件系统(list、read、bash)稳定答对同类问题,意识到优势不在精巧工具集,而在模型本就擅长的文件系统约定。在沙箱里重建 agent、倒入语义层后,eval 分数翻倍。
- 技能沉淀:定时任务把高频查询蒸馏成约 100 个 skills,每次运行自带积累的上下文而非从零开始。这套约定做成了框架 Eve(把 Next.js 的文件系统约定带给 agent),两周前发布。
- 结论:主张做塞满公司专有知识的窄 agent,而非通用 agent;Vercel 内部已运行约 20 个。
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