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VM0：用自然语言搭建 AI Agent，并在云端 24/7 运行VM0 主打的是「面向 AI Agent 的基础设施」，让你用自然语言定义工作流、在云端沙盒环境里持续运行，并且能完整观测每次执行过程

Sun, 01 Feb 2026 02:19:33 GMT

VM0：用自然语言搭建 AI Agent，并在云端 24/7 运行

VM0 主打的是「面向 AI Agent 的基础设施」，让你用自然语言定义工作流、在云端沙盒环境里持续运行，并且能完整观测每次执行过程。

它能做什么

• 一键运行 Agent：支持按需执行或定时调度，适合做日报、监控、内容汇总等自动化任务。
• 自然语言构建工作流：在 Claude Code 里描述目标，协作编辑 AGENTS.md，快速拼出可执行的 Agent 指令与流程。
• 云端隔离沙盒：本地开发、云端运行，环境隔离，适合让 Agent 长时间稳定跑任务。
• 全链路可观测：实时日志、产物输出、执行回放（checkpoint），便于排查与迭代。

示例场景（官网展示）

• HackerNews 摘要 Agent：自动读 Top 文章，筛选 AI 相关内容并生成可发布的总结。
• TikTok 达人筛选 Agent：搜索与筛选创作者，输出分析报告。
• 日报 Agent：聚合多源数据与 API，总结后写入 Notion。
• 博客生成 Agent：结合多个 API 自动产出内容。

快速开始（官网命令）

npm install -g @vm0/cli && vm0 onboard

原链接：https://www.vm0.ai/

#AI代理 #自动化工作流 #云端沙盒 #可观测性 #开发者工具

www.vm0.ai

VM0 - Your Trustworthy AI Teammate

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Vercel AI Gateway 现已支持 Claude Code Max：订阅直连、统一观测Vercel 宣布其 AI Gateway 现已支持在 Claude Code CLI 中使用 Claude Code Max 订阅

Wed, 28 Jan 2026 15:23:27 GMT

Vercel AI Gateway 现已支持 Claude Code Max：订阅直连、统一观测

Vercel 宣布其 AI Gateway 现已支持在 Claude Code CLI 中使用 Claude Code Max 订阅。对开发者来说，这意味着：你可以继续用自己已有的 Anthropic 订阅，不增加额外费用，同时把 Claude Code 的调用统一接入 Vercel 平台，获得更完整的可观测性、用量追踪与监控能力。

你能获得什么

• 沿用现有 Claude Code Max 订阅：照常用 Anthropic 模型，无需额外开销
• 统一观测与用量管理：通过 Vercel 平台查看请求、监控使用模式与成本趋势
• 更灵活的路由能力：AI Gateway 可作为直通 Anthropic 的代理；必要时也可作为路由器切换到其他提供方（fallback）

快速配置（核心步骤）

在你的 shell 配置文件（如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc）加入环境变量：

• 将 Anthropic 入口指向 AI Gateway
• 用独立的 x-ai-gateway-api-key 做网关鉴权（与 Claude 订阅鉴权并存）

启动 Claude Code：

• 运行 claude
• 登录时选择 Option 1 - Claude account with subscription（使用带订阅的 Claude 账号）
• 若遇到问题，可先 claude /logout 再重新登录

工作原理（简述）

Claude Code 仍然使用 Anthropic 的订阅凭证进行认证，并携带 Authorization 头。由于该头用于 Claude 订阅身份，AI Gateway 采用单独的 x-ai-gateway-api-key 进行自身认证，从而实现两套鉴权机制同时生效。

原文链接：https://vercel.com/changelog/claude-code-max-via-ai-gateway-available-now-for-claude-code

#Vercel #AIGateway #ClaudeCode #可观测性 #开发者工具

Vercel

Claude Code Max via AI Gateway, available now for Claude Code - Vercel

You can use your Claude Code Max subscription through Vercel's AI Gateway. This lets you leverage your existing subscription while gaining centralized observability, usage tracking, and monitoring capabilities for all your Claude Code requests.

用 Payload CMS + Vercel AI SDK 搭建“可运营”的 AI 应用把 AI 做到生产可用，更多是架构问题：提示词不该写死在代码里，长任务要能可靠重试，Embedding 要能查询，输出要结构化可校验，更关键的是——要能看见系统到底“说了什么、做了什么”

Wed, 24 Dec 2025 14:23:22 GMT

用 Payload CMS + Vercel AI SDK 搭建“可运营”的 AI 应用

把 AI 做到生产可用，更多是架构问题：提示词不该写死在代码里，长任务要能可靠重试，Embedding 要能查询，输出要结构化可校验，更关键的是——要能看见系统到底“说了什么、做了什么”。

这篇文章分享了 InnoPeak 在 FinSureTech 场景下的一套实践组合：用 Payload CMS 做“可视化、可配置的 AI 后端”，用 Vercel AI SDK 做“结构化生成与工具调用的运行层”，形成一条从配置、执行到观测的闭环。

1) 用 Payload 管理 Prompt 与模型选择（不发版也能调）

• 把系统/用户提示词做成模板（如 Handlebars），集中放在 Payload 的 globals 里
• 模型 ID 用受控下拉选项管理，避免随意输入造成线上不可控
• 非开发同事也能在后台安全修改提示词与模型策略，应用逻辑保持稳定

2) 在后台“可视化”JSON Schema，提升结构化输出可靠性

做结构化输出（JSON schema）时，最大的成本在测试与迭代。作者的做法是：

• 在 Payload Admin 里直接渲染/展示 schema
• 让开发者一键复制到测试对话或本地 LLM 环境验证

这样能更快发现：字段缺失、类型不匹配、约束不被遵守等问题。

3) 用 Payload Jobs Queue 跑长任务：重试、编排、定时都省了

AI 工作流常有“慢”和“不稳定”：Embedding 生成、文档扫描、分段处理、失败重试……在 serverless 环境尤其麻烦。Payload 的 Jobs Queue 提供：

• 任务与工作流编排
• 重试与调度
• 可用 Vercel CRON 或其他调度器触发

把“队列基础设施”从应用里剥离出来，专注业务流程。

4) Embedding 直接存进 Payload 的 Postgres（pgvector），再用 Drizzle 查

Payload 本身不内建向量字段与索引，但可以用 schema hooks 扩展：

• beforeSchemaInit 增加 vector 列，让生成的 Drizzle schema 也包含它（全类型化）
• afterSchemaInit 创建 HNSW 向量索引、以及 GIN 文本索引（便于混合检索）

随后即可在 API route / server action / task 里做相似度检索与排序，实现 RAG 的“数据库内闭环”。

5) 记录 Token 与完整消息：成本可控、行为可追溯

为了线上可观测性，作者在 Payload 里建了 TokenUsage 集合，保存：

• 输入/输出/总 token（含缓存、推理 token 等）
• 与模型交互的完整 messages（包含 tool calls）

并通过 Vercel AI SDK 的 onFinish 钩子自动落库。好处是：复盘提示词与输出、定位异常、优化成本都有依据。

结论很明确：AI 应用要“能跑、能改、能查、能追踪”，需要的不只是模型能力，更是把配置、数据与运行时纳入同一套可运营系统。

原文链接：https://finly.ch/engineering-blog/916926-building-ai-native-applications-with-payload-cms-and-the-vercel-ai-sdk

#PayloadCMS #VercelAISDK #AInative #RAG #可观测性

finly.ch

Finly - Building AI-Native Applications with Payload CMS and the Vercel AI SDK

How we build AI-native FinSureTech applications at InnoPeak using Payload CMS and the Vercel AI SDK—breaking down real-world patterns for prompts, workflows, and AI-powered features that support modern financial advisors.