Build knowledge agents without embeddings★ 75
Vercel Changelog75d agoTutorialVercel 發布最新技術指南，探討如何不使用傳統的向量嵌入（Embeddings）與向量資料庫來構建知識型 AI Agent。隨著大語言模型（LLM）的上下文視窗大幅擴大，以及 Tool Calling（工具調用）技術的成熟，開發者可以直接利用長上下文、傳統全文檢索（如 BM25）或動態 API 查詢來實現精準的知識檢索。這不僅能大幅簡化系統架構，還能顯著降低維護向量資料庫的成本與開發門檻。
Chat SDK brings agents to your users★ 80
Vercel Changelog75d agoReleaseVercel 宣布其 Chat SDK（AI SDK 的核心部分）全面強化對 AI Agent（代理）的支援。開發者現在可以更輕鬆地構建具備工具調用、多步驟推理及動態 Generative UI 的智慧代理。此更新簡化了前端與 LLM 代理之間的狀態同步，讓複雜的 Agent 互動能以流暢、直觀的聊天介面呈現給最終用戶。
Building Slack agents can be easy★ 70
Vercel Changelog91d agoTutorialVercel 發表最新技術指南，說明如何利用 Vercel AI SDK 與 Serverless 架構輕鬆構建 Slack AI Agent。文章解決了 Slack 開發中常見的 3 秒回覆超時限制，並展示如何快速整合多種大語言模型與工具調用（Tool Calling）。透過這套方案，開發者能以極低的門檻，為團隊打造具備上下文記憶與自動化能力的 Slack 智慧工作夥伴。
Parallel's Web Search and tools are live on Vercel★ 70
Vercel Changelog118d agoReleaseVercel 宣布其 AI Gateway 正式支援 Parallel 的 Web Search 及相關工具。這項整合讓開發者在使用 Vercel AI Gateway 時，能直接調用 Parallel 的高效網頁搜尋 API，為 LLM 應用與 AI Agent 提供即時的網路資訊檢索。透過統一的 Gateway 管理，開發者能更輕鬆地監控、優化並安全地部署具備聯網能力的 AI 服務。
Skills v1.1.1: Interactive discovery, open source release, and agent support★ 75
Vercel Changelog127d agoReleaseVercel 宣布推出 Skills v1.1.1 更新，正式將此框架開源。本次更新核心在於引入「互動式探索（Interactive Discovery）」功能，讓開發者與 AI 系統能更直觀地發現與調用可用技能。此外，新版本全面優化了對 AI Agent 的支援，簡化了 Agent 在複雜工作流中動態載入與執行工具的流程。
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。
How to build agents with filesystems and bash★ 75
Vercel Changelog144d agoTutorialVercel 發布技術指南，介紹如何利用 Vercel AI SDK 構建能操作檔案系統與執行 Bash 指令的 AI Agent。文章重點在於如何設計安全的 Tool Calling 機制，並結合 E2B 等沙盒環境（Sandbox）來隔離執行環境，避免惡意程式碼危害主機。此技術適用於開發自動化程式碼編輯器、系統運維助手等進階 Agent 應用。
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。
What we learned building agents at Vercel★ 80
Vercel Changelog208d agoOpinionVercel 發表專文，整理其團隊在使用 Vercel AI SDK 構建 AI Agent 的核心心得。文章指出，從 Chat 轉向 Agent 需克服 Serverless 執行時間限制、複雜的狀態管理，以及如何向用戶即時串流 Agent 的「思考與工具執行過程」。此外，建立完善的評估（Evaluation）機制與工具調用的容錯設計，是確保 Agent 穩定運作的關鍵。
You can just ship agents★ 75
Vercel Changelog222d agoOpinionVercel 發表最新技術觀點，指出開發 AI Agent 不需要引入複雜的第三方 Agent 框架。透過 Vercel AI SDK 的 maxSteps 與 Tool Calling 功能，結合 Serverless 函數，開發者就能輕鬆構建具備自主決策能力的 Agent。本文強調「極簡主義」的開發流程，並分享如何在 Serverless 環境中克服超時限制、管理狀態，讓 Agent 應用快速上線。
Building secure AI agents★ 80
Vercel Changelog358d agoTutorial隨著 AI Agent 從單純對話走向自主執行任務，安全挑戰日益嚴峻。Vercel 釋出指南，探討如何透過安全沙盒（如 E2B）隔離程式碼執行、利用 IAM 限制 Agent 權限、防範提示詞注入，以及在關鍵步驟引入「人工確認（Human-in-the-Loop）」機制，幫助開發者在 Vercel 平台上構建兼具功能與安全性的 AI 應用。
The no-nonsense approach to AI agent development★ 80
Vercel Changelog363d agoOpinionVercel 提出了一套「務實（No-nonsense）」的 AI Agent 開發方法論。文章指出，許多開發者陷入了過度複雜的 Agent 框架陷阱，導致系統難以偵錯且成本高昂。Vercel 建議回歸以代碼為中心的開發模式，利用 TypeScript 處理狀態與控制流，並將 LLM 定位為結構化工具調用器。透過 Vercel AI SDK，開發者能更輕鬆地實現串流傳輸、生成式 UI 與可靠的步驟監控，構建出真正能上線的生產級應用。
The 4 Things Qwen-3’s Chat Template Teaches Us★ 75
Hugging Face Blog398d agoTutorialHugging Face 深度解析 Qwen-3 的對話模板（Chat Template），並歸納出四大核心啟示：首先是更精準的工具調用（Tool Calling）格式化；其次是針對推理模型設計的思考區塊（Thought）隔離；第三是系統提示詞與角色權重的動態管理；最後則是多模態與多輪對話的 Token 效率優化。這對微調與部署 Qwen-3 的開發者極具參考價值。
AI SDK 4.2★ 85
Vercel Changelog438d agoReleaseVercel 正式推出 AI SDK 4.2，專注於提升 Agentic（代理）開發體驗。此版本優化了多步驟工具調用（`maxSteps`）的控制、增強了 `streamObject` 的結構化數據輸出，並提供更完善的 OpenTelemetry 監控支援。同時，新版本也深化了與 React 19 和 Next.js 的整合，讓前端開發者能更輕鬆地構建高效、可觀測的 AI 應用。
AI SDK 4.1★ 85
Vercel Changelog498d agoReleaseVercel 正式發布 AI SDK 4.1。本次更新重點在於簡化 AI Agent 的開發，透過 `maxSteps` 參數即可自動處理多回合的 Tool Calling。同時，`useChat` 新增了更完善的多模態檔案上傳與狀態管理支援，並優化了 OpenTelemetry 遙測功能，讓開發者能更輕鬆地在 Next.js 等框架中建構、監控複雜的 AI 應用。
AI SDK 3.4★ 80
Vercel Changelog620d agoReleaseVercel 正式推出 AI SDK 3.4，本次更新重點在於標準化資料串流（Data Stream Protocol），讓開發者能更輕鬆地在文字串流中夾帶自定義數據。同時，官方宣佈棄用舊版的 ai/rsc 模組，轉而推薦使用更穩定的 AI SDK Core 與 UI。此外，新版本也加強了對多模態輸入、多步驟工具調用（Tool Calling）以及 OpenTelemetry 遙測技術的支持。
Vercel AI SDK 3.3★ 85
Vercel Changelog665d agoReleaseVercel 推出 AI SDK 3.3，重點更新包含：首度內建 OpenTelemetry 支援，讓開發者能深度監控 AI 呼叫效能與 Token 消耗；新增 maxSteps 參數，支援自動化多步驟工具調用（Multi-step Tool Calling），簡化 Agent 開發；並針對結構化輸出（streamObject）與各大主流模型 Provider 進行了效能優化。
Introducing Vercel AI SDK 3.2★ 85
Vercel Changelog714d agoReleaseVercel 正式發布 AI SDK 3.2，本次更新帶來兩大核心功能：首先是全新的 `embed` 與 `embedMany` API，讓開發者能輕鬆生成向量嵌入以支援 RAG 應用；其次是支援 `maxSteps` 參數，實現自動化的多步驟工具調用（Multi-step Tool Calling），讓 AI 能在單次呼叫中連續執行多個工具，極大提升了建構 AI Agent 的效率與靈活性。
Getting started with AI: Advice from the experts at Vercel Ship★ 75
Vercel Changelog719d agoTutorial在 Vercel Ship 大會後，官方整理了專家們對於開發者如何入門 AI 的核心建議。文章強調開發者不需從頭訓練模型，應專注於利用現成 API 與 Vercel AI SDK 進行整合。專家指出，優化 AI 應用的關鍵在於提升使用者體驗（如串流輸出）與實作工具呼叫（Tool Calling），並建議從簡單的 Prompt 工程開始，逐步引入 RAG 與評估機制。
7 AI features you can add to your app today★ 75
Vercel Changelog754d agoTutorialVercel 官方部落格整理了 7 個現代網頁應用必備的 AI 功能，並展示如何利用 Vercel AI SDK 快速實現。這些功能涵蓋了即時串流聊天、結構化 JSON 輸出、工具調用（Tool Calling）、動態生成式 UI（Generative UI）、語意搜尋（RAG）、圖像生成以及語音整合。這篇文章為想要提升產品體驗的 Web 開發者提供了具體的實作方向與程式碼範例。
Vercel AI SDK 3.1: ModelFusion joins the team★ 85
Vercel Changelog761d agoReleaseVercel 正式發布 AI SDK 3.1，並宣布開源專案 ModelFusion 的創辦人 Lars Grammel 加入 Vercel 團隊。本次更新引入了全新的 Core API（如 generateText 與 streamText），提供統一且型別安全的介面來操作各大 LLM。此外，新版本大幅簡化了結構化資料生成（Structured Outputs）與工具調用（Tool Calling）的開發流程。
Open-source LLMs as LangChain Agents★ 80
Hugging Face Blog860d agoTutorial本文介紹如何使用開源 LLM（如 Mixtral-8x7B）作為 LangChain Agent。過去 Agent 多依賴 GPT-4，但隨著開源模型推理能力提升，透過正確的 Prompt 格式（如 ReAct 框架）與 Hugging Face TGI 整合，開源模型也能穩定執行工具調用與多步驟推理，提供高隱私且低成本的替代方案。