Vercel 开源 Open Agents：把 Claude Code 搬上云，关机也能干活

用 Claude Code 或 Cursor 的人都有个痛点：Agent 跑到一半，合上笔记本，断了。大任务不敢让它跑，因为本地 Agent 是"人走茶凉"——你一离线它就停。

Vercel Labs 开源的 Open Agents 就是来解决这个问题的。它把 AI 编程 Agent 整个搬到云端，你关机、断网、换设备都不影响，Agent 在 Vercel 的基础设施上接着干。醒来打开浏览器，代码已经写好、测试已经跑完、PR 已经提好了。

这不是一个产品，是一个开源参考实现。Vercel 的意思是：拿去改，改完就是你的。

本文提纲

1. Open Agents 到底是什么
2. 三层架构：Web → Workflow → Sandbox
3. Agent 和 Sandbox 为什么必须分开
4. 实际能干什么
5. 技术栈一览
6. 怎么部署

Open Agents 到底是什么

Open Agents 是一个云端后台编程 Agent的完整参考应用。GitHub 仓库在 vercel-labs/open-agents，目前 5.3k stars，668 forks，MIT 协议。

核心能力：
- 通过浏览器聊天界面给 Agent 下任务
- Agent 在云端沙箱里自动 clone 仓库、写代码、跑测试
- 自动创建分支、commit、推送、提 PR
- 任务可以是多步骤的，中间断了能恢复
- 支持多模型（通过 Vercel AI Gateway 路由）

和 Claude Code、Codex CLI 这类本地 Agent 的根本区别：Open Agents 跑在 Vercel 的服务器上，不依赖你的电脑。

三层架构：Web → Workflow → Sandbox

Open Agents 的架构分三层，这是理解它的关键：

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第一层：Web 层——Next.js 应用，处理认证、会话管理、聊天 UI 和流式输出。用户通过浏览器和 Agent 交互。

第二层：Agent Workflow 层——Agent 的"大脑"跑在这里，使用 Vercel Workflow SDK 实现。它负责调用 LLM 做推理、管理任务状态、编排工具调用。关键点：Agent 本身不跑在沙箱里。

第三层：Sandbox VM 层——一个完全隔离的 Vercel Sandbox，有自己的文件系统、shell、git、开发服务器和预览端口（3000、5173、4321、8000）。沙箱支持休眠和恢复，长时间任务也不怕。

Agent 和 Sandbox 为什么必须分开

这是 Open Agents 架构设计里最值得学的决策。

很多 Agent 实现（包括大部分开源项目）是把 Agent 和执行环境塞在一起的——Agent 直接在沙箱里跑。Open Agents 偏不。Agent 跑在 Workflow 层，通过工具调用（文件读写、shell 命令、搜索）远程控制 Sandbox。

分开有三个好处：

1. 生命周期独立。Agent 的推理过程不需要一直占用 VM 资源。LLM 思考的时候 Sandbox 可以休眠，省资源省钱。反过来，Sandbox 跑长任务的时候 Agent 不会被卡住。

2. 模型和沙箱解耦。你可以换 LLM（GPT → Claude → DeepSeek）不影响 Sandbox 实现，也可以升级 Sandbox（换个运行环境）不影响 Agent 逻辑。两边独立演化。

3. 安全隔离更干净。Sandbox 就是个纯粹的执行环境，没有控制面逻辑。即使 Sandbox 被攻破，攻击者拿不到 Agent 的模型调用凭据和任务状态。

实际能干什么

根据 README 和实测，Open Agents 目前支持的场景：

代码生成和修改：给 Agent 一个 GitHub 仓库地址和任务描述，它会 clone 仓库、理解代码结构、修改文件、跑测试。

自动 PR 工作流：创建分支 → 写代码 → commit → push → 提 PR。完整的一条龙。

多步骤任务：因为是 durable workflow，Agent 可以执行需要几十个步骤的复杂任务，中间挂了能恢复。

Explorer + Executor 子 Agent：支持并行工作模式，一个 Agent 负责探索代码库，另一个负责执行修改，提高效率。

Session 分享：可以生成只读链接分享给同事看 Agent 的工作过程。

语音输入（可选）：集成了 ElevenLabs 语音转录，可以直接说话给 Agent 下指令。

一个典型的使用流程：你在浏览器里输入"给这个项目加个暗黑模式，用 CSS 变量实现"，然后关掉电脑。半小时后打开，发现 Agent 已经提了一个 PR，改了 12 个文件，跑了测试全绿。

技术栈一览

项目结构：

open-agents/
├── apps/web          → Next.js 应用、工作流、认证、聊天 UI
├── packages/agent    → Agent 实现、工具定义、子 Agent、Skills
├── packages/sandbox  → Sandbox 抽象层和 Vercel Sandbox 集成
├── packages/shared   → 共享工具
└── .agents/skills    → 预定义 Agent Skills（如 code-review）

Agent 工具集包括：文件操作（读写搜索）、Shell 执行、任务管理、Skills 调用、Web 搜索。

怎么部署

两种方式：一键部署到 Vercel，或者本地开发。

一键部署（推荐）：

1. Fork 仓库 vercel-labs/open-agents
2. 在 Vercel 模板页面点"Deploy"，自动创建 Neon PostgreSQL 数据库
3. 生成密钥：openssl rand -base64 32，填入 BETTER_AUTH_SECRET
4. 创建 Vercel OAuth App，回调地址设为 https://你的域名/api/auth/callback/vercel
5. 创建 GitHub App 用于仓库访问、推送和 PR
6. 在 Vercel 项目设置里配好所有环境变量

本地开发：

git clone https://github.com/vercel-labs/open-agents
cd open-agents
bun install
cp apps/web/.env.example apps/web/.env
# 编辑 .env 填入配置
bun run web

需要的环境变量：

部署完成后访问你的域名，用 Vercel 账号登录，就可以开始给 Agent 下任务了。

Open Agents 的意义不在于它本身是个多成熟的产品——它是个参考实现。真正的价值是 Vercel 把"云端 AI Agent"的架构设计完整地展示了出来：三层分离、durable workflow、可休眠沙箱、多模型路由。如果你在做类似的东西，这套架构值得认真研究。Fork 一份，改改成自己的。

作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代
主页: https://www.theaiera.cn（每日分享最前沿的AI新闻和技术）

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