Zo Computer повысила надёжность AI-агента в 20 раз с помощью Vercel

Zo Computer, платформа персональных облаков с AI-агентом, повысила надёжность своей системы в 20 раз. Ключ к успеху — внедрение Vercel AI Gateway и SDK, которые унифицировали работу с разными поставщиками моделей.

Проблема: адаптер на каждый API Zo Computer позволяет пользователям работать с любыми

AI-моделями и загружать свои ключи. Это означает, что платформа должна поддерживать OpenAI, Anthropic, MiniMax, GLM, Fireworks и множество других. Раньше каждый провайдер требовал отдельного адаптера — разная обработка изображений, разная логика управления ключами, разные edge cases. Когда новая модель выходила еженедельно, инженер вручную писал адаптер, тестировал, деплоил. Для команды из 8 человек это была постоянная утечка времени. Стартовые метрики были мрачными: success rate 98% с retry rate 7.5%. Каждое 50-е сообщение от пользователя либо падало, либо требовало повтора.

Решение: SDK + Gateway вместо сотни интеграций

Zo перешла на Vercel AI SDK и AI Gateway — два слоя, разделившие ответственность. AI SDK заменил весь кустарный код адаптеров. Вместо отдельных реализаций для каждого провайдера инженеры получили единый интерфейс. Обработка изображений нормализована, форматы ответов унифицированы. AI Gateway взял на себя инфраструктурный уровень: Автоматический retry logic вместо ручного управления Routing между провайдерами и fallback на альтернативные модели Мониторинг и оптимизация в real-time Новые модели добавляются через конфиг без написания кода После внедрения Zo смогла добавлять поддержку новых моделей за менее чем минуту.

Цифры: 20x улучшение и не только Результаты впечатляют: Retry rate: 7.5% → 0.34%

(снизился в 20 раз) Success rate: 98% → 99.93% P99 latency: 131 сек → 81 сек (минус 38%) * Time to add model: <1 минута без кода Роб Чеунг, сооснователь Zo Computer: «Мы даже не подозревали о проблеме, пока не переехали на Vercel. Цифры показали правду — раньше было слишком много сбоев».

Что это значит Для стартапов типа Zo это означает, что они больше не зависят от внутренней

инфраструктуры вокруг каждой модели. Команда может сосредоточиться на продакте — на том, как пользователи взаимодействуют с AI-агентом. Zo нацелена на миллион новых пользователей в 2026, и теперь технология это позволяет.