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      Vercel 開源 Open Agents,支持后臺運行 AI 編碼工作流

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      作者 | Robert Krzaczyński

      譯者 | 明知山

      Vercel 開源 Open Agents,支持創建和運行后臺編碼智能體。它為開發者提供了一套完整的全棧解決方案,讓開發者無需依賴本地設備就能運行獨立的編碼工作流。

      Open Agents 采用三層架構:Web 接口層、智能體工作流層以及沙箱化的執行環境。Web 層負責身份認證、會話管理與流式交互。智能體以持久化工作流的形式運行,代碼執行則在隔離的虛擬機沙箱內完成,沙箱可提供文件系統訪問、Shell 命令執行和開發服務器等能力。

      其核心架構設計在于將智能體與沙箱解耦。智能體不會直接在虛擬機內部執行代碼,而是通過文件操作、搜索、Shell 命令等工具與沙箱交互。這種設計能夠讓智能體生命周期與沙箱生命周期獨立演進,同時支持工作流脫離單次請求實現持久化運行,沙箱還可根據實際需求進行暫停、休眠與恢復。

      該平臺支持多步執行、流式輸出以及任務取消功能。開發者可克隆倉庫、創建分支,并借助 GitHub 集成實現提交與拉取請求的自動化操作。會話能夠通過只讀鏈接進行分享,并支持接入 ElevenLabs 轉錄服務實現語音輸入。

      從運行時角度看,Open Agents 依賴持久化工作流而非基于請求的執行模式。每次交互都會觸發一個工作流,可跨越多個步驟并隨時間持續運行?;顒訒捒赏ㄟ^重新連接工作流流來恢復,而沙箱則利用基于快照的狀態機制在閑置后還原環境。

      該項目需要若干基礎設施組件才能運行,包括用于狀態管理和 OAuth 認證的 PostgreSQL 數據庫,以及用于訪問倉庫和自動化創建拉取請求等任務的 GitHub 集成??蛇x組件如 Redis 或鍵值存儲可用于數據緩存。

      Open Agents 的定位是參考實現,而非成品項目。該倉庫可供開發者 Fork 并進行二次開發,讓開發者能夠深入了解智能體工作流、沙箱編排以及各類集成功能的具體實現方式。該項目可在 Vercel 上部署,可手動配置環境變量與各項服務,完整展現底層的系統設計。

      智能體邏輯與執行環境的分離引發了各界不同反響。Michiel Voortman 評論道:

      你提到虛擬機與智能體的分離是該項目的核心理念。 但我認為這種架構從中長期來看會拖慢智能體的發展。它雖然具備更好的可擴展性,卻限制了智能體的自主自由度,進而制約它的能力與“創造力”。我認為正確的思路應該是先為每個智能體分配一臺計算資源,再隨著模型能力提升和任務交接機制的完善逐步擴容至十臺、百臺、千臺計算資源。

      此次發布標志著編碼智能體正從單純的請求綁定工具向長期運行的系統轉變。通過將工作流編排與隔離執行環境相結合,Open Agents 使持續運行的智能體成為可能——它們能夠與外部系統交互,并自主管理代碼變更。

      https://www.infoq.com/news/2026/04/vercel-open-agents/

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