上一篇:《快速入门 Vercel Eve：用 eve init 构建第一个 Agent》我们做了一个极简的 SpringForAll 内容运营助手：只有主 Agent、模型配置、常驻 instructions（系统提示词）和 Eve CLI chat。

相信很多朋友跟我一样，手头都有不少 coding plan、token plan 相关的资源。真正使用 Agent 时，也不一定会直接使用 Vercel AI Gateway，接入第三方 Provider 是个很常见的需求。

比如我自己一直在用开源的 Octafuse Gateway 管理我手头所有的 API 资源，包括各种 Coding Plan/Token Plan。

这样做的好处是模型供应商、key、路由和成本策略可以统一收口，业务项目只需要接一个 OpenAI-Compatible 入口。

所以，这一篇不急着加 skills、subagents、sandbox。先处理一个更基础的问题：

如果不想只走 Vercel AI Gateway，或者希望接入自己的 OpenAI-Compatible Provider，Eve Agent 的模型配置应该怎么实现？

目标是：

• 默认仍然使用 Vercel AI Gateway；
• 当配置了自定义 baseURL 时，切换到 OpenAI-Compatible Provider；
• 显式配置模型上下文窗口；
• 增加一个独立检查脚本，在启动 Eve 之前先验证自定义 gateway；
• 把 coding plan 和 token plan 放进模型配置设计里。

第一篇里，我们直接让 Eve 使用 Vercel AI Gateway：

export default defineAgent({
  model: process.env.EVE_GATEWAY_MODEL_ID ?? "minimax/minimax-m3",
  modelContextWindowTokens: 200_000,
});

这对快速开始很友好。但现在我们要把模型入口从一个 Gateway 模型 ID，改成一套可切换配置：默认继续走 Vercel AI Gateway；配置了自己的 OpenAI-Compatible gateway，就切到自定义 Provider。

核心习惯也很简单：Agent 在开始变复杂之前，先把模型入口、上下文窗口和失败边界显式化。

本节样例结构

样例结构如下：

example/02-custom-provider/
  package.json
  tsconfig.json
  .env.example
  scripts/
    check-custom-gateway.mjs
  agent/
    agent.ts
    instructions.md
    channels/
      eve.ts

和第一篇相比，只增加两件事：

• agent/agent.ts 支持 Vercel AI Gateway 和自定义 Provider 两条路径；
• scripts/check-custom-gateway.mjs 用来提前检查自定义 gateway。

这一版仍然没有：

• skills；
• subagents；
• sandbox；
• tools；
• schedules；
• evals。

先把 Provider 配置讲清楚，再继续扩展 Agent 工作流。

安装依赖

自定义 OpenAI-Compatible Provider 使用 @ai-sdk/openai-compatible：

{
  "dependencies": {
    "@ai-sdk/openai-compatible": "^2.0.51",
    "@vercel/connect": "0.2.2",
    "ai": "7.0.0-beta.178",
    "eve": "^0.12.0",
    "zod": "4.4.3"
  }
}

package.json 里增加一个脚本：

{
  "scripts": {
    "build": "eve build",
    "dev": "eve dev",
    "start": "eve start",
    "typecheck": "tsc",
    "check:gateway": "node scripts/check-custom-gateway.mjs"
  }
}

check:gateway 不属于 Eve 的必需脚本，但接入自定义 provider 时很有用：它可以在启动 eve dev 之前，先用最小请求检查 base URL、模型 ID、API key 和流式返回。

设计环境变量

.env.example 分成两组。默认路径仍然是 Vercel AI Gateway：

EVE_GATEWAY_MODEL_ID=minimax/minimax-m3
AI_GATEWAY_API_KEY=

自定义 OpenAI-Compatible Provider 使用另一组变量：

EVE_MODEL_BASE_URL=https://api.example.com/v1
EVE_MODEL_API_KEY=your-api-key
EVE_MODEL_ID=your-model-id
EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS=128000

开关规则很直接：只要 EVE_MODEL_BASE_URL 非空，就使用自定义 Provider；否则继续使用 Vercel AI Gateway。

这样默认路径足够简单：只配置 Vercel AI Gateway 就能跑；需要自定义 provider 时，也只改环境变量，不改代码。

改造 agent/agent.ts

完整代码如下：

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { defineAgent } from "eve";

const defaultGatewayModelId = "minimax/minimax-m3";
const customBaseURL = process.env.EVE_MODEL_BASE_URL;
const usesCustomGateway = customBaseURL !== undefined && customBaseURL.trim() !== "";

function parseContextWindowTokens(value: string | undefined) {
  if (value === undefined || value.trim() === "") {
    return 128000;
  }

  const parsed = Number(value);
  if (!Number.isInteger(parsed) || parsed <= 0) {
    throw new Error("EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS must be a positive integer.");
  }

  return parsed;
}

function requireCustomModelId() {
  const modelId = process.env.EVE_MODEL_ID;
  if (modelId === undefined || modelId.trim() === "") {
    throw new Error("EVE_MODEL_ID is required when EVE_MODEL_BASE_URL is set.");
  }

  return modelId;
}

const model = usesCustomGateway
  ? createOpenAICompatible({
      name: "custom",
      baseURL: customBaseURL,
      apiKey: process.env.EVE_MODEL_API_KEY,
      includeUsage: true,
    }).chatModel(requireCustomModelId())
  : (process.env.EVE_GATEWAY_MODEL_ID ?? defaultGatewayModelId);

const modelContextWindowTokens = parseContextWindowTokens(process.env.EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS);

export default defineAgent({
  model,
  modelContextWindowTokens,
});

这个文件只做三件事：

• 判断 EVE_MODEL_BASE_URL 是否存在，决定走 Vercel AI Gateway 还是自定义 Provider；
• 使用自定义 provider 时，强制要求 EVE_MODEL_ID；
• 解析 EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS，并在配置非法时直接报错。

默认值 128000 只是样例里的保守默认。真实项目要按所选模型的官方上下文窗口来填。模型只有 32K 上下文，就不能写 200K 然后期待它真的吞下 200K token。

Eve 需要知道模型上下文窗口，才能做 compaction 和上下文管理。接入自定义 Provider 时，模型元数据不一定完整，所以这里直接明确写出来。

内容运营 Agent 后面会处理选题、研究资料、文章草稿和审稿意见。上下文窗口不是越大越好，它会影响：

• 一次任务最多能塞多少上下文；
• 长上下文带来的成本和延迟；
• 当上下文不够时，哪些内容应该被压缩、丢弃或让用户重新确认。

所以不要把 modelContextWindowTokens 当成纯配置项。它同时定义了 Agent 的上下文能力和成本边界。

验证自定义 gateway

接下来写 scripts/check-custom-gateway.mjs。它做几件事：

• 读取 .env.local；
• 检查 EVE_MODEL_BASE_URL；
• 检查 EVE_MODEL_ID；
• 请求 ${baseURL}/chat/completions；
• 发送一个最小消息：Say OK.；
• 可选检查 stream 和 usage。

核心请求是：

const endpoint = `${baseURL.replace(/\/+$/, "")}/chat/completions`;

const response = await fetch(endpoint, {
  method: "POST",
  headers: {
    "content-type": "application/json",
    ...(apiKey ? { authorization: `Bearer ${apiKey}` } : {}),
  },
  body: JSON.stringify({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: "Say OK." }],
    stream,
    ...(stream && includeUsage ? { stream_options: { include_usage: true } } : {}),
    max_tokens: 8,
  }),
});

检查普通响应：

npm run check:gateway

检查流式输出：

npm run check:gateway -- --stream

检查流式 usage：

npm run check:gateway -- --stream --include-usage

这一步不是为了证明 Agent 行为正确，而是先排除模型入口问题。如果这里无法返回 OK，后面 eve dev 里的错误大概率也不是 instructions 或 Agent 工作流的问题。

启动 Chat 验证

确认依赖安装完成后，直接启动 Eve：

npm run dev

进入 CLI chat 后，可以问一句：

你现在是什么角色？能帮 SpringForAll 做什么？

如果配置正确，Agent 会正常响应，并继续遵守 agent/instructions.md 里的边界：它是 SpringForAll 内容运营助手，可以辅助选题、提纲和内容规划，但不会声称自己已经具备搜索、发布、审稿团队等后续能力。

如果走自定义 Provider，可以先跑一次：

npm run check:gateway

这个脚本只是提前排除 base URL、模型 ID 和 API key 问题。真正的行为验证，还是以 npm run dev 进入 chat 后能正常对话为准。

小结

这一篇，我们把第一个 Agent 演进成了一个支持两条模型路径的 Agent：

• 默认继续使用 Vercel AI Gateway；
• 配置 EVE_MODEL_BASE_URL 后切换到自定义 OpenAI-Compatible Provider；
• 使用 EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS 显式声明上下文窗口；
• 用 check-custom-gateway.mjs 在启动 Eve 前检查自定义模型入口；
• 启动 eve dev，进入 CLI chat 确认程序可运行。

本篇对应的样例工程在这里：

• example/02-custom-provider

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• vercel-eve-content-team-tutorial

下一篇，我们会开始把内容运营流程拆出来：用 skills 沉淀选题、写作和审稿方法，再用 subagents 让 researcher、writer、reviewer 各自承担清晰职责。