How we Solved Agent Building — Andrew Qu, Vercel
Andrew Qu från Vercel började med en intern AI-agent för att lösa ett problem: datavetare blev flaskhalsen när alla andra team ville ha svar på frågor om kunder och produkter.
Hans första försök var en stor prompt med databasens schema inpasterad — det fungerade dåligt. Han provade sedan en kedja av smala agenter för planering, körning och rapportering, och senare en enda agent som hanterade sitt eget tillstånd. Genombrottet kom när han såg att Claude Code kunde svara på samma frågor utan att missa något, genom att använda enkla verktyg som filsystem — inte avancerade integreringar. Han byggde om agenten med en sandlåda och en semantisk lager, och resultatet blev dubbelt så bra. Vercel släppte sedan Eve, ett ramverk som använder Next.js-konventioner för agenter, och har nu ungefär tjugo specialiserade agenter i användning.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Building advertising for the way people use AI
OpenAI för 3 tim sedan
Server-Side Code Execution Tools for AI Agents, Compared
OpenRouter för 13 tim sedan
v0.40.0
Ollama för 13 tim sedan
Google froze its open source bug bounty program due to a ‘significant rise’ in AI submissions
TechCrunch AI för 16 tim sedan