Vercel의 Agent Stack으로 실서비스 수준의 AI 에이전트(agent)를 구축해보세요. 어떤 모델이든 자유롭게 연결하고, 안정적인 다단계 워크플로우를 실행하며, 에이전트와 데이터·도구를 안전하게 연동할 수 있습니다. 필요한 모든 구성 요소를 한곳에서 제공합니다.
에이전트는 고객 지원 티켓 처리부터 코드 작성까지 거의 모든 종류의 작업을 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 작업의 복잡도나 실행 시간, 완료까지 필요한 단계 수와 무관하게, 모든 에이전트가 동작하려면 세 가지 핵심 역량이 필요합니다:
모델 연결 및 모델 간 라우팅
다단계에 걸친 워크플로우 실행
에이전트를 실질적으로 유용하게 만드는 시스템, 그리고 사용자와 상호작용하는 플랫폼과의 연동
이 역량들을 모두 구현해 완전한 에이전트를 만들려면, 개발자는 특정 공급사 API에 종속되거나, 여러 솔루션을 억지로 끼워 맞추거나, 직접 추상화 레이어를 구축하는 것 중 하나를 선택해야 하는 상황에 놓입니다.
The Agent Stack은 실서비스 수준의 에이전트를 만들고 배포하는 데 필요한 모든 구성 요소를 제공합니다.
에이전트는 단일 모델만으로 동작하지 않습니다. 작업마다 비용, 지연 시간, 성능 간의 트레이드오프가 다르며, 어떤 모델이 적합한지는 에이전트가 수행하는 작업에 따라 달라집니다. 따라서 모든 모델에 접근할 수 있는 단일 인터페이스, 모델 간 라우팅 방식, 그리고 사용자에게 결과를 스트리밍하는 방법이 필요합니다.
AI SDK는 에이전트가 어떤 모델이든 하나의 인터페이스로 호출할 수 있게 해주고, AI Gateway는 단일 엔드포인트에서 수백 개의 모델로 라우팅을 처리합니다.
각 AI 연구소는 저마다 다른 API로 모델 호출을 제공합니다. 스트리밍, 툴 호출, 구조화된 출력, 요청 형식이 공급사마다 제각각이라, 지원하는 공급사가 늘어날수록 구축하고 유지해야 할 통합 작업도 그만큼 늘어납니다.
AI SDK는 AI 앱, 에이전트, 프레임워크를 위한 단일 인터페이스입니다. 플랫폼, 프레임워크, 모델에 종속되지 않으며, 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있습니다.
이제 토큰은 웹에서 대역폭이 그러하듯 실서비스의 핵심 의존 자원이 되었고, 에이전트는 작업마다 다른 모델을 사용합니다. 여러 AI 연구소와 통합하면 공급사마다 별도의 API 키와 청구 체계가 생기는데, 비용이 높고 요청 횟수 제한이 있으며 변경 사항도 잦습니다.
AI Gateway는 토큰을 위한 CDN으로, 10년 넘게 운영해온 글로벌 네트워크 위에서 라우팅을 처리합니다. 모든 호출을 단일 엔드포인트로 연결하고, 공급사 장애 시 자동으로 페일오버하며, 전체 비용과 사용량을 통합 추적합니다. 가격은 공급사 원가 그대로 적용되며 추가 수수료가 없고, 본인 소유의 키를 사용할 수도 있습니다.
SERHANT.은 단일 키로 세 가지 모델을 운용합니다. 시장 분석은 Claude에, 마케팅 카피 작성은 GPT에, 이미지 생성은 Gemini에 각각 요청을 보냅니다.
에이전트는 작업을 순차적으로 처리하며, 때로는 수 분에서 수 시간씩 실행됩니다. 이 과정에서 코드 실행이나 외부 작업을 안전한 환경에서 수행해야 하는 경우도 많습니다.
Workflow SDK는 에이전트 실행에 내구성을 부여하고, Vercel Sandbox는 에이전트에게 독립된 가상 머신(VM)을 제공합니다.
에이전트 워크플로우 중간 단계에서 오류가 발생했을 때 재개할 지점이 없으면, 처음부터 전부 다시 실행해야 합니다. 이미 비용을 지불한 모델 호출까지 모두 다시 처리하는 셈입니다. 내구성 문제를 직접 해결하려면 재시도 로직, 상태 저장, 오케스트레이션을 직접 구축하고 유지해야 합니다.
Workflow SDK는 모든 작업의 각 단계를 체크포인트로 저장하고, 상태를 유지하며, 실패한 단계를 재시도하고, 사람의 승인·느린 API·웹훅 응답을 기다려야 할 때 실행을 일시 중단합니다. 작업이 재개될 때는 처음부터가 아닌, 마지막으로 성공한 단계부터 이어서 실행됩니다.
FLORA는 Workflow SDK 위에 크리에이티브 에이전트를 구축했습니다. 단일 크리에이티브 세션이 50개 이상의 이미지 모델로 분기되는 구조로, 각 단계가 저장되고 실패 시 자동으로 재시도되기 때문에 장시간 실행 중에도 상태를 잃지 않습니다.
에이전트는 파일을 읽고, 명령을 실행하며, 코드를 작성합니다. 이 자유도가 에이전트를 강력하게 만드는 원천이지만, 제약이 없다면 그만큼 위험하기도 합니다. 코드는 검토되지 않은 채로 실행되고, 명령이 잘못될 수 있으며, 단 하나의 실수로 접근해선 안 될 곳을 건드릴 수도 있습니다.
Vercel Sandbox는 각 에이전트에 전용 마이크로VM을 제공합니다. 파일 시스템, Docker 지원, 독립 커널을 갖춘 완전한 Linux 환경으로, 호스트 및 다른 샌드박스와 완전히 격리됩니다. 인증 정보는 에이전트 코드가 특정 서비스를 호출할 때만 주입되므로, 원시 토큰에 직접 노출되지 않고도 필요한 서비스를 사용할 수 있습니다.
Sandbox는 Vercel이 10억 건의 프리뷰 배포와 하루 600만 건의 빌드를 처리하는 데 사용하는 것과 동일한 기본 인프라를 여러분과 에이전트에게도 제공합니다.
모델과의 대화만으로는 에이전트가 할 수 있는 일이 제한적입니다. 실질적인 가치를 발휘하려면 데이터와 외부 시스템에 접근하고, 실제로 사용하는 사람들과 소통할 수 있어야 합니다. 이 두 가지 연결은 모두 안전하게 이루어져야 합니다.
Vercel Connect는 에이전트에게 데이터와 시스템에 대한 범위 제한적이고 단기적인 접근 권한을 부여합니다. Chat SDK는 에이전트를 사용자가 이미 활동하고 있는 앱에 바로 배포할 수 있게 해줍니다.
풀 리퀘스트 생성, 레코드 업데이트, 데이터 웨어하우스 쿼리—에이전트에게 이런 작업을 맡기려면 해당 플랫폼에 대한 접근 권한을 줘야 합니다. 오늘날 대부분의 방식은 에이전트가 수행할 수 있는 모든 작업을 커버할 만큼 광범위한 장기 토큰을 발급하는 것입니다. 이 토큰은 만료되지 않으며, 어떤 사용자가 에이전트의 어떤 행동을 승인했는지도 추적하기 어렵습니다.
Vercel Connect를 사용하면 각 시스템과의 통합은 한 번만 설정하면 됩니다. 이후 에이전트는 작업마다 단기 토큰을 발급받으며, 이 토큰은 명시적으로 허용된 권한 범위 내에서만 유효합니다.
모든 동작은 사용자 → 에이전트 → 서비스 순으로 추적되어, 감사 로그에서 에이전트의 모든 호출을 해당 요청을 보낸 사용자와 연결할 수 있습니다.
Vercel Connect는 Agent Stack에 새롭게 추가된 구성 요소로, 현재 퍼블릭 베타로 제공됩니다. Slack, GitHub, Snowflake, Salesforce, Notion, Linear를 지원하며, OAuth 또는 API를 통해 다른 서비스와도 연동할 수 있습니다.
사람들은 하나의 탭에서만 일하지 않습니다. Slack, GitHub, Linear, WhatsApp, Discord 사이를 오가며 작업하고, 각 플랫폼에서도 에이전트를 사용할 수 있기를 기대합니다. 이를 직접 구현하려면 플랫폼마다 API 통합, 인증 흐름, 메시지 포맷을 각각 따로 처리해야 합니다.
Chat SDK는 에이전트를 이 모든 플랫폼에 한 번에 배포합니다. Chat SDK를 한 번만 설치하면, 각 플랫폼의 어댑터를 알아서 처리해 사용자가 이미 있는 곳에서 에이전트를 바로 사용할 수 있습니다.
NanoClaw은 Chat SDK를 활용해 단일 코드베이스로 12개 이상의 채널에 하나의 에이전트를 배포하고 있습니다. Slack에서 시작한 대화를 GitHub이나 Linear에서 이어갈 수 있으며, 에이전트는 플랫폼을 넘나드는 동안에도 컨텍스트를 유지합니다.
지난 1년간 저희는 Agent Stack 위에서 수백 개의 에이전트를 구축했습니다. 이 구성 요소들을 반복적으로 조립하는 과정에서, 에이전트에는 일정한 형태가 있다는 것을 알게 되었습니다.
eve는 그 형태를 프레임워크로 구현한 것입니다. Agent Stack을 단일 디렉토리 안에 의견이 반영된(opinionated) 오픈소스 형태로 구현했습니다. 지침은 마크다운으로, 도구는 TypeScript로 작성합니다. 내구성 있는 실행, 샌드박스 컴퓨팅, 승인 처리, 배포는 위에서 소개한 구성 요소들 위에서 이미 연결되어 있습니다. eve를 사용하면 조립은 이미 끝나 있으므로, 에이전트 자체에만 집중해서 작성하면 됩니다.
