Vercel 的这篇文章倡导一种简化的智能体架构，用标准文件系统和 Bash 命令替代自定义上下文工具。核心观点是：由于 LLM 在大量代码库上训练过，它们天生理解文件系统导航。通过将智能体数据构建为文件并在沙盒中提供 Bash 访问权限，智能体可以自主探索、搜索和按需精确检索上下文，模拟它们与代码交互的方式。这种方法克服了提示词填充和模糊向量搜索的局限性，实现了精确检索、最小上下文加载和自然领域映射到目录结构。Vercel 的案例研究，包括销售通话摘要智能体，展示了显著的成本降低和输出质量提升。文章强调了原生模型能力、面向未来的架构、可调试性以及通过隔离增强的安全性。
Vercel 发布了 `react-best-practices` 仓库，整合了十多年来 React 和 Next.js 的优化经验。该框架旨在通过结构化的性能调优方法来解决常见且代价高昂的性能问题，如异步工作变为串行、客户端包过大以及过度重新渲染。核心思想是根据实际影响程度优先处理修复，首先解决关键问题，如消除请求瀑布流和减少包大小，然后再处理服务器端、客户端获取和重新渲染优化。该仓库包含八个类别的 40 多个规则，每个规则都有影响评级和代码示例。重要的是，这些实践被打包为各种 AI 编程智能体的 '智能体技能'，使它们能够引用并为常见性能反模式提供修复建议，从而在大型代码库中实现最佳实践的一致应用。
这篇来自 Vercel 的文章展示了 Mux 如何利用 Vercel 的 Workflow DevKit 构建他们的 @mux/ai SDK，实现了可靠且生产就绪的 AI 视频工作流。它解决了 AI 工作流的常见痛点，如因网络问题或速率限制导致的故障，并解释了持久化执行如何在不涉及复杂基础设施的情况下提供自动重试、状态持久化和可观测性。核心创新在于 Workflow DevKit 能够让相同的代码在任何 Node.js 环境中运行，同时在部署到 Workflow DevKit 环境时获得持久性保证。文章详细介绍了工作流原则，如无硬性基础设施要求、可选持久性和熟悉的 JavaScript 模式。还提供了实用的代码示例，强调了 Vercel 用户的优势（零基础设施配置、内置可观测性、自动扩展），并列出了可以使用该 SDK 构建的各种视频 AI 任务，如摘要、内容审核和翻译。
这篇 Vercel 博客文章宣布将 Perplexity 网络搜索集成到 Vercel AI Gateway 中，使任何大语言模型（LLM）都能通过一行代码执行实时网络搜索。它解决了 LLM 受限于其训练数据和知识截止日期的局限性。文章解释了来自 `@ai-sdk/gateway` 的 `gateway.tools.perplexitySearch()` 如何让模型自动搜索网络并将结果整合到其响应中。关键用例包括为没有原生搜索功能的模型添加搜索能力，通过最新信息增强开发者工具，促进跨多个 LLM 的提供商无关聊天机器人，以及为运营/市场感知智能体提供实时数据支持。文章区分了 Perplexity 搜索与提供商特定工具的不同，强调了其在模型间的一致性，并详细说明了定价结构。
