AGENTS.md outperforms skills in our agent evals★ 78
Vercel Changelog126d agoReleaseVercel 在最新的 Agent 評估中發現，使用 `AGENTS.md` 這種基於 Markdown 的宣告式文件來定義 AI Agent 的角色與指令，其成效顯著優於傳統為 Agent 綁定特定「技能（Skills/Tools）」的作法。這項發現將簡化開發者構建多 Agent 系統的流程，並提升 LLM 在複雜任務中的執行準確度與對齊表現，代表著 Agent 開發範式正朝向「文件驅動」轉移。
Agent skills explained: An FAQ★ 75
Vercel Changelog127d agoTutorialVercel 官方發布「Agent Skills」常見問答指南，解析如何定義與部署 AI 代理的「技能」（即工具呼叫）。透過 Vercel AI SDK，開發者能使用 Zod 定義 Schema，並在 Serverless 或 Edge 環境安全執行。本文涵蓋技能的運作原理、安全性設計以及如何結合 Generative UI 提升使用者體驗。
Introducing skills, the open agent skills ecosystem★ 80
Vercel Changelog133d agoReleaseVercel 宣布推出「skills」，這是一個專為 AI Agent 設計的開放式技能生態系統。開發者可以透過此平台輕鬆定義、發布並重用各種 Agent 技能（如 API 呼叫、數據庫查詢等），並與 Vercel AI SDK 無縫整合。這項舉措旨在簡化 AI 代理的工具調用（Tool Calling）流程，建立一個標準化且社群驅動的 Agent 能力庫。
We removed 80% of our agent’s tools★ 85
Vercel Changelog162d agoOpinionVercel 在建構生產級 AI Agent 時發現，給予過多工具會導致模型混淆、延遲飆升與成本暴增。他們透過「動態工具載入」、「多 Agent 架構」與「程式碼硬編碼路由」等策略，成功精簡了 80% 的工具。這項優化不僅讓 Agent 的任務成功率顯著提升，更大幅改善了用戶體驗，證明了在 AI 應用開發中「少即是多」的硬道理。
The second wave of MCP: Building for LLMs, not developers★ 85
Vercel Changelog266d agoOpinionVercel 指出 Model Context Protocol (MCP) 正進入第二階段。第一階段是將現有工具連接至 LLM，而第二階段則是「為 LLM 量身打造 API」。開發者不再只是暴露傳統的 REST 接口，而是需要設計具備豐富語意描述、適合 Agent 推理與執行的 MCP 服務。這將徹底改變未來軟體架構與 API 開發的思維。
Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ★ 85
Vercel Changelog312d agoTutorialModel Context Protocol (MCP) 是一個開放標準，旨在解決 AI 應用程式與各種資料源、工具之間連接破碎化的問題。本文以問答（FAQ）形式，深入淺出地解釋 MCP 的核心架構（Client-Host-Server）、運作原理，以及開發者如何利用 Vercel 和 AI SDK 快速構建與部署 MCP 伺服器，實現更強大的 AI Agent 應用。
xAI and Vercel partner to bring zero-friction AI to developers★ 75
Vercel Changelog439d agoReleaseVercel 宣布與 xAI 展開合作，將 Grok 系列模型深度整合至 Vercel AI SDK。開發者現在可以透過 Vercel 平台快速配置環境變數、使用專屬 Next.js 模板，並以極低門檻將 xAI 的強大推理與即時檢索能力融入 Web 應用中，實現零摩擦的 AI 開發體驗。