如何在 Vercel 上构建 AI 代理的 IDE

标题：Superset 如何在 Vercel 上构建 AI 代理的 IDE

来源 URL: https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel

发布日期：2026-05-11T13:28:00.475Z

阅读时间：4分钟

2026年5月10日

Vercel 上的 Superset

• 每周 1,000 至 1,400 次部署

• 每天约 600 次预览部署

• 平均构建时间为 30 秒

• 每周日活用户增长 57%-64%

使用 AI 进行软件开发始于一名工程师与一个本地仓库中的单一代理对话。如今，开发者指挥着云中的代理舰队，但传统工具是为旧的工作模式设计的：IDE、终端和专为一名开发者处理一张工单而设计的评审系统。

联合创始人 Kiet Ho、Satya Patel 和 Avi Peltz 均曾是 YC 支持公司的前首席技术官，他们共同创建了 Superset，作为多代理开发的 IDE。它能够并行运行多达 10 个编码代理，每个代理都在其独立的隔离工作区中运行。开发者用它来指导团队同时在多个分支上生成代码的代理。

并行运行代理团队改变了底层平台需要做什么。Superset 提供给用户的体验只是并行的，因为平台上的任何一层都不会强制工作等待。如果任何一层短暂变慢，顶层的并行性也会随之崩溃。

Vercel 的高可用性不是我们计划的一部分，而是理所当然的事情。

Kiet Ho, 联合创始人兼首席执行官

[链接到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#parallel-agents-need-parallel-infrastructure) 并行代理需要并行基础设施

这种工作流有一个从产品表面看不见的依赖项。每个代理线程都需要自己的隔离环境，每个分支都需要一个实时 URL，每次更改都需要一个安全的地方运行。

如果没有即时配置，那么并行代理就不再是并行的。CI 管道必须按分支单独配置，预览环境需要手动管理，并且部署会再次排队。对于一次运行十几个代理的团队来说，这种序列化会破坏产品。十二个工作流会变成一个队列，原本几分钟的任务可能需要几个小时。开发者又回到了等待的状态，而这正是 Superset 存在的意义所在。

[链接到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#six-next.js-projects,-no-platform-team) 六个 Next.js 项目，没有平台团队

从一开始，Vercel 就是所有创始人的默认选择，因为他们之前在其他公司都使用过它。从第一天起，Superset 在 Vercel 上运行了六个 Next.js 项目：Web 应用程序、营销网站、文档以及三个支持服务。团队完全跳过了平台工程，专注于产品本身。

Superset 开发者或代理创建的每个分支都会自动成为 预览部署，通常会启动多个服务。在高峰期，Superset 每天内部大约生成 600 次预览部署。每个分支都会获得一个实时 URL，团队从未因部署队列而等待。

[链接到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#one-platform-for-every-workload) 一个平台应对所有工作负载

随着产品的扩展，堆栈也随之增长，每一块都是在添加功能时为了解决特定问题而引入的：

• Vercel Blob 存储代理和用户的工件，无需管理对象存储。

• Cron Jobs 防止并行环境堆积。

• BotID 在高流量期间过滤机器人，无需自定义中间件。

代理编排本身运行在 AI SDK 和 AI Elements 上，AI Gateway 负责模型路由。Fluid compute 承担了底层的扩展负载，在代理分散时吸收并行任务，而无需团队重新架构。

随着 Superset 扩展到新的产品领域，整个堆栈一直保留在 Vercel 上。没有第二个云需要粘合，没有需要维护的编排层，也没有需要保持粘合的平台工程团队。新的表面区域基于处理旧表面区域的相同基础构建，这使得团队可以继续专注于产品而不是管道。

[链接到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#superset-is-its-own-super-user) Superset 是自己的超级用户

Superset 团队如何使用 Superset 本身是最有说服力的证明。GitHub 问题流入 Superset 并在并行工作区中分配，Satya 已经调整了团队的设置，使其能够同时运行多达十几个实例。多个努力同时推进，而无需任何人等待串行决策。与之前的开发工作流相比，Superset 的提交图看起来呈指数级增长。

[链接到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#scaling-through-a-hacker-news-spike) 通过 Hacker News 峰值实现扩展

在一次 Hacker News "Show HN" 发布期间，用户数量一夜之间翻了三倍。Superset 吸收了这一峰值，而无需在途中手动配置基础设施。

这同样适用于事件。如果客户向 Superset 报告问题，他们的支持人员可以在三十分钟内启动实例、编写修复代码、生成预览并合并代码。如果修复导致情况变得更糟，回滚是即时的，因此不良部署的成本接近于零。

[跳转到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#%22almost-no-time-to-deploy%22-as-the-bar)"几乎无需部署"作为标准

使用 Vercel 时，几乎无需部署。

Satya Patel, 联合创始人兼首席技术官

对于 Superset 来说，即时部署至关重要，因为它确保了编写代码、预览代码和发布代码之间的循环足够短，即使有几十个并行工作流，速度也不会停滞。构建时间平均约为 30 秒，每周部署量在 1,000 到 1,400 次之间。

[跳转到标题](https://vercel.com/blog/how-superset-built-the-ide-for-ai-agents-on-vercel#what's-next)下一步

成功模式已经清晰可见：一个为并行开发而设计的产品，由一个以并行方式工作的团队，在自主基础设施上运行，不会迫使他们回到队列中。他们每次向客户发布的每个新代理功能都会先由自己的工程师进行压力测试，同时运行十几个实例。这些实例的数量将会增加到两倍，而底层基础设施已经为此做好准备。

关于 Superset：Superset 是由三位前 YC 首席技术官组成的团队开发的，它是人工智能代理时代的 IDE，让开发者能够并行运行多个编码代理。