來源Vercel News•較早收集於 19h
Vercel 在 MCP 和 CLI 中新增 Agent Runs 支援
透過終端機直接進行原生軌跡檢查與結構化日誌分析，輕鬆除錯您的 AI Agent。
30 秒速覽
有什麼變化
透過 CLI 或 MCP 存取 Agent Run 軌跡，包含推理過程、工具呼叫與 Token 使用量。
為什麼重要
此更新透過提供結構化且易於存取的日誌，顯著提升了自主 Agent 的可觀測性。它縮短了 Agent 執行與開發者除錯之間的差距，使優化 Agent 效能與可靠性變得更加容易。
下一步行動
將您的 Vercel CLI 升級至最新版本，並使用 'vercel agent-runs trace <runId>' 來檢查您 Agent 的推理日誌。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •透過 CLI 或 MCP 存取 Agent Run 軌跡，包含推理過程、工具呼叫與 Token 使用量。
- •新增 CLI 子指令以列出專案、近期執行紀錄並檢查特定執行元數據。
- •CLI 指令支援機器可讀的 JSON 輸出，便於編碼 Agent 進行自動化除錯。
- •針對部署於 Vercel 平台的 Agent 提供無縫的軌跡資料擷取。
深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
增強重點摘要
- •Agent Runs 整合了 OpenTelemetry 標準，允許開發者將 AI 代理的追蹤數據與現有的應用程式監控系統（如 Vercel Observability）進行關聯。
- •此功能支援與 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 深度整合，使得本地開發環境中的 IDE（如 Cursor 或 Windsurf）能直接讀取雲端部署的 Agent 執行狀態。
- •Vercel 引入了新的『Agent 執行成本分析』儀表板，能精確計算每個 Agent 任務在推理過程中的 Token 消耗與對應的 API 成本。
- •該更新包含了一套新的 API 權限控制機制，允許開發者針對 Agent 的執行軌跡設定細粒度的存取權限，以保護敏感的推理日誌。
- •Agent Runs 支援自動化的『回溯除錯』功能，當 Agent 執行失敗時，系統會自動將錯誤上下文與相關的程式碼片段打包，供開發者進行一鍵修復。
競品分析
核心定位
- Vercel Agent Runs
- Vercel 生態系原生整合
- LangSmith (LangChain)
- 跨平台 LLM 監控與評測
- Helicone
- LLM 快取與成本監控
部署依賴
- Vercel Agent Runs
- 深度綁定 Vercel 平台
- LangSmith (LangChain)
- 平台無關 (SDK 整合)
- Helicone
- 平台無關 (Proxy 模式)
除錯體驗
- Vercel Agent Runs
- 結合 CLI 與 IDE 原生支援
- LangSmith (LangChain)
- 專注於 Prompt 鏈與評測
- Helicone
- 專注於請求日誌與快取
定價模式
- Vercel Agent Runs
- 隨 Vercel 平台用量計費
- LangSmith (LangChain)
- 分級訂閱制
- Helicone
- 依請求量與功能計費
| 特色 | Vercel Agent Runs | LangSmith (LangChain) | Helicone |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | Vercel 生態系原生整合 | 跨平台 LLM 監控與評測 | LLM 快取與成本監控 |
| 部署依賴 | 深度綁定 Vercel 平台 | 平台無關 (SDK 整合) | 平台無關 (Proxy 模式) |
| 除錯體驗 | 結合 CLI 與 IDE 原生支援 | 專注於 Prompt 鏈與評測 | 專注於請求日誌與快取 |
| 定價模式 | 隨 Vercel 平台用量計費 | 分級訂閱制 | 依請求量與功能計費 |
技術深入
- 採用基於 OpenTelemetry 的追蹤架構，透過自定義 Span 屬性來標記 Agent 的推理步驟與工具呼叫。
- CLI 工具利用 WebSocket 連線與 Vercel 雲端後端進行即時軌跡串流，確保開發者能即時觀察 Agent 的決策過程。
- 支援結構化日誌輸出，將 JSON 格式的推理路徑直接映射至 Vercel 的 Log Drains，便於匯出至第三方分析工具。
- 整合了向量資料庫查詢介面，允許 Agent 在執行過程中動態存取專案的知識庫元數據。
前景展望基於引用來源的 AI 分析
Vercel 將成為 AI Agent 開發的標準化基礎設施。
透過將 Agent 執行軌跡與部署環境深度整合，Vercel 降低了 AI 應用從原型到生產環境的維運門檻。
IDE 整合將取代傳統的網頁版 AI 監控儀表板。
隨著 MCP 的普及，開發者將更傾向於在編碼環境中直接處理 Agent 的除錯與優化，而非頻繁切換至瀏覽器。
時間線
2024-10
Vercel 宣布支援 AI SDK 3.0，強化串流與工具呼叫功能
2025-03
Vercel 推出 Vercel AI Observability 預覽版
2025-11
Vercel 正式整合 Model Context Protocol (MCP) 支援
2026-07
Vercel 在 CLI 與 MCP 中正式發布 Agent Runs 功能
- 2024-10Vercel 宣布支援 AI SDK 3.0，強化串流與工具呼叫功能
- 2025-03Vercel 推出 Vercel AI Observability 預覽版
- 2025-11Vercel 正式整合 Model Context Protocol (MCP) 支援
- 2026-07Vercel 在 CLI 與 MCP 中正式發布 Agent Runs 功能
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