Трети развёртываний на Vercel теперь делают AI-агенты вместо людей

За три месяца количество развёртываний на Vercel, инициированных AI-агентами, удвоилось. Сейчас агенты запускают 30% всех проектов — год назад этот показатель был ближе к 3%. Это огромный скачок, и он выявил старую проблему: инфраструктура была спроектирована для людей, ожидая, что кто-то будет конфигурировать серверы, кликать кнопку deploy, читать логи. Но теперь действующий субъект — машина. И это требует совершенно другого подхода.

Машины кодят быстрее Проекты, развёрнутые агентами, в 20 раз чаще обращаются к AI-сервисам (таким как

OpenAI, Anthropic или Claude) по сравнению с проектами, написанными людьми. Это значит, что AI-агенты пишут код, который использует AI — и нередко пишут код других AI-агентов. Такой софт работает на полной скорости: тестирует себя, отправляет в production, не дожидаясь одобрения. Claude Code отвечает за 75% таких автоматических развёртываний на Vercel. Это не просто редактор кода, это полноценный инфраструктурный игрок. За ним идут Lovable и v0 (6%), потом Cursor (1.5%). Но главное — за полгода эти цифры выросли на 1000%. То, что было исключением, становится правилом.

Инфраструктура должна быть другой Когда код пишет и развёртывает человек, ему нужен контроль и видимость.

Когда это делает агент, ему нужна скорость. Если между кодом и production-системой стоят клики в веб-интерфейс облака или ручное управление Terraform, автономный цикл ломается. Агентам нужны чистые API для развёртывания, preview URLs для проверки результата, и моментальные откаты.

Это радикально меняет требования. Immutable deployments, instant rollbacks и preview URLs на каждый commit — это уже не удобства для разработчиков, а абсолютная необходимость для машинной разработки. Иначе агент просто не сможет проверить, что он написал.

Второй уровень сложности: агенты сами становятся long-lived workloads. Они требуют многоэтапной оркестрации, маршрутизации между моделями, контроля над стоимостью. Каждый вызванный API, каждое обращение через AI Gateway, каждое выполнение в Sandbox — это расходы.

Инфраструктура должна уметь паузировать, возобновлять, повторять, сохранять состояние и логировать всё, что произошло.

Трёхслойное решение от Vercel Vercel предложила интегрированный стек инструментов: AI SDK

— единая база для разработки AI-приложений. Версия 6 добавляет абстракцию для агентов, чтобы определить агента один раз и использовать его везде Chat SDK — доступ в десятки чат-платформ из одного кода AI Gateway — единая точка для сотен моделей с бюджетами, мониторингом, fallbacks и retry-логикой Fluid Compute — оптимизирована для необычных фаз AI-workloads (задержки, одновременные запросы, idle-время) Workflows и Queues — пауза, возобновление, переповтор, сохранение состояния Sandbox — изолированное окружение для ненадёжного кода Observability — мониторинг расходов и поведения агентов в production ## Что это значит За пятьдесят лет инфраструктура предполагала, что человек будет её конфигурировать, кликать кнопку deploy, читать логи. Каждое поколение софта требовало нового поколения инфраструктуры.

Облако превратило её в API. Потом инфраструктура стала выводиться из самого приложения. Теперь происходит третий сдвиг: инфраструктура адаптируется к тому, что её конечный пользователь — не человек, а автономная машина.

И это происходит не медленно. За три месяца всё изменилось.