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OpenClaw官方发了这[么一]条X，说大规模的开源需要伙伴，于是Vercel站出来帮助了OpenClaw以及Clawhub。大家的第一反应普遍都是“Vercel是谁”？

一句话概括，Vercel是美国知名的前端与AI云平台厂商，主打一站式Web应用与AI项目的构建、部署和托管服务。

OpenClaw固然很强大，能帮你解决很多你想都想不到的实际问题。

但能力强大的工具往往伴随着风险，OpenClaw的本质是“把你的电脑权限交给一个AI”。

OpenClaw需要访问文件系统、执行命令行、连接各种API。

这意味着它理论上可以删除你的重要文件、把私人代码推送到公开仓库、甚至访问你的支付信息。

OpenClaw会自己决定如何完成任务，但这个过程对用户来说是个黑盒。

它可能选择错误的工具导致意外后果，也可能是被那些恶意的Skill诱导，执行危险操作。

最后，也是最重要的，它的资费爆炸。

这点我是亲身经历，一个用OpenClaw实现每个小时AI圈新闻的自动采写功能，它就能在不到24小时，耗掉了我足足200块钱的token。

OpenClaw会不断调用AI模型API，如果不加限制，一天能有几千块钱的成本。

Vercel正在开发一种新的云品类，姑且叫做agent云。

而这个agent云，正好解决了OpenClaw的所有痛点。

同时，vercel也给阿里云、腾讯云、百度云等中国云厂商带来了启示。

01

OpenClaw的革命与隐患

Vercel提供了一个叫Sandbox的解决方案。本质上是一个隔离的微型虚拟机，让OpenClaw在一个与本地环境完全隔离的空间里运行。

也就是说，即使OpenClaw被攻击或出错，也无法触及本地文件。

HTTPS端口可控，只开放特定的网络端口，而非整个系统的网络权限。超时机制可以设置自动关闭时间，防止长期运行的失控进程。且删除Sandbox后，所有数据完全清除，不会在本地留下痕迹。

这种架构等于是把OpenClaw作为大脑放在云端，本地是你的遥控器。

你的本地电脑不存放OpenClaw，不会被它直接操作。即使OpenClaw被入侵，攻击者也只在Sandbox里，到不了你的硬盘和系统里。你也可以随时关闭Sandbox。

OpenClaw有一个Skill叫web-hosting，它可以让OpenClaw自动完成从代码到部署的全部流程。

把这个Skill结合Vercel后，它就变成了自动创建GitHub仓库（在云端，不是你的本地）、自动配置Vercel项目（在Vercel平台，不是本地系统）、自动部署和绑定域名。所有操作都在云端进行，OpenClaw永远不会触碰你的本地文件系统。

Vercel的优势就在于Git推送即部署。

与GitHub深度集成，代码提交后自动构建部署，无需手动上传文件。预览环境自动生成，每个分支都有独立预览链接，协作更方便。无需运维，无需关心服务器配置、安全补丁、扩容等问题。

到这里你可能会想问了，“啊，这确实挺方便的，但是市面上早就有不少OpenClaw的一键云方案了，人家可以通过OpenClaw的镜像应用来实现所有操作和资料保存在云端。”

Vercel能做到的还不止如此，它的AI Gateway功能还能让你拥有指挥权。统一监控AI调用成本，防止OpenClaw失控导致API账单爆炸。

还能给OpenClaw设置运行速率限制，防止被恶意Skill高频调用。

最关键的是它能集中管理你所有的API Key，再也不用挨家挨户地把密钥分散给各个Skill。

OpenClaw代表了个人AI代理的兴起，而Vercel想做的正是托管这些代理的基础设施。两者结合，正好覆盖了本地智能加云端执行的完整链条。

在安全方面，传统云厂商部署的云端OpenClaw是存在弊端的。

OpenClaw直接运行在云服务器上，虽然有隔离，但仍在同一账户体系下。

一旦OpenClaw获得云服务器权限，理论上可以操作该账户下的其他资源。这就需要你自行配置防火墙、安全组等。

Vercel的方案优势在于MicroVM级别隔离，OpenClaw运行在独立虚拟机中，与本地和其他云端资源完全隔离。即使OpenClaw被攻击，也无法触及用户的本地文件或其他云服务。

可设置自动关闭时间，防止长期运行带来的风险。删除Sandbox后，所有数据完全清除。

以下这三句话，是我在Vercel环境中，部署OpenClaw写的，使用的模型是Claude Opus 4.6。

单独使用OpenClaw，就像拥有一辆没有刹车的跑车——速度很快，但随时可能车毁人亡。

单独使用Vercel，就像拥有一条维护良好的高速公路——路况很好，但你需要自己开车。

两者结合，则是自动驾驶汽车行驶在智能高速公路上——既有速度，又有安全保障。

02

agent时代就需要agent云

回溯Vercel的演进历程。你会发现，这家公司从诞生之初就注定要走向agent云，OpenClaw只是加速了这一进程。

Vercel有一个信条，叫做基础设施应该从代码中自然生长出来，而不是人工配置出来。

于是他们提出了一个架构，叫做
Framework-definedInfrastructure（框架定义基础设施）。

具体来讲，你写Next.js代码，Vercel自动给你配好服务器、CDN、边缘节点。不需要写Terraform配置，不需要点控制台按钮。代码即基础设施。

但在AI时代，这个理念其实是有些落后的。

因为传统应用是静态的，代码写好后功能就确定了。agent是动态的。它会根据用户输入自主决策，它会自己调用工具、生成代码，它的行为不是完全可预测的。

所以Vercel提出了新的架构，叫做Self-driving infrastructure（自驱动基础设施），以下简称agent云。

传统云是你配置好资源，运行程序。agent云是agent根据任务需求，自动申请资源、自动扩缩容、自动优化。

OpenClaw好用，但是你没法预测模型会给你带来的变化，好，那就让agent云自己来。

Vercel的agent云分为4层架构。

第一层是开发层（AI SDK+v0）

AI SDK说白了就是一套AI版的开发工具包，让开发者更容易给应用加上A 功能。

它有几个特别实用的功能，比如你想把GPT换成Claude，只需要改一行代码，其他都不用动。AI还能调用外部工具，比如查天气、搜数据库。

这个AI SDK还能替你编排任务，你可以设置它按什么顺序执行任务，或者同时执行多个任务。

v0则是一个帮你快速搭建界面的AI工具。

你只需要用大白话描述想要什么，比如“做一个带侧边栏的数据仪表盘”，它就能直接生成完整的网页代码。

而且生成的不只是代码，你还能实时预览效果，哪里不满意直接告诉它改，改完直接就能部署上线。

第二层是运行层（FluidCompute）

传统Serverless有个大问题，那就是冷启动。

函数长时间不用后会休眠，下次调用时需要重新加载，延迟几秒。

但agent的工作模式跟以前常见的软件工作模式完全不一样，它是大部分时间处于等待状态（等用户输入、等 API 响应），一旦触发需要快速响应，可能突然爆发大量请求（比如同时处理 100 个用户的查询）。

FluidCompute就是为了解决这个矛盾而生的。

传统的云就像是每次用车都要去租一辆，办完手续才能开，这就是冷启动的延迟。FluidCompute像是你的车一直停在家门口，随叫随走。更妙的是，你可以用这一辆车同时载多个朋友，而不是一个朋友配一辆车。

费用方面，传统方式是租车期间一直计费，FluidCompute只在车子真正开动时才计费，等红绿灯或者等人时是不收费的。

据Vercel的数据，这种方式可以省下90%的费用。

第三层是管控层（AI Gateway+Vercelagent）

前文已经说了，AI Gateway是AI模型的总控台。统一接入，一个API Key调用多个模型供应商。

它能智能路由，简单问题用便宜模型，复杂问题用高级模型。还能自动故障转移，主供应商挂了自动切换到备用。同时控制成本，设置速率限制，防止账单爆炸。

Vercel agent是运维，负责代码审查，提交前自动检测Bug和安全漏洞，发现问题自动告警。

第四层是生态层（Marketplace+Sandbox）

Marketplace是agent应用商店，开发者可以发布自己的agent，也可以一键安装第三方agent（如数据分析agent、客服agent）。

Sandbox是给类似OpenClaw这样的agent提供隔离环境。

agent云与传统云的本质区别在于，传统云的核心假设是应用是确定性的。

传统云的资源管理是人工配置、预设规则。计费模式是按资源规格（CPU/内存）。运维方式是人工监控、人工处理故障。开发体验是需要配置服务器、网络、安全组。

agent云都是agent自主进行决策。

传统云卖的是服务器、带宽、存储这样的计算资源，agent云卖的是智能的执行环境。

03

Vercel的启示

其实在我看来，Vercel能拿下OpenClaw，它是有自己一些先进的产品理念的。

首当其冲的就是它的用户体验很好，这也正是中国云厂商最大的问题。

打开国内云服务器的控制台，你第一时间看到的是成百上千的功能按钮，而Serverless的入口则被深深地埋藏在一个不起眼的小角落里。

这与Cloudflare或Vercel那种登录即可部署的简洁体验形成了鲜明对比。

诚然，中国云厂商的云计算产品，诞生之初就将目光锁定在大型企业客户上，倾向于构建功能全面、体系庞杂的 PaaS解决方案。

这和Vercel截然相反，它是从一开始就只专注一个核心场景，让前端开发者以最快速度部署应用。

其实根本不需要覆盖所有功能，把核心场景做到极致就足矣了。

借鉴Vercel的零配置理念，开发者只需写代码，其他全部自动化。提供一键部署agent的专用入口，Git原生部署，与GitHub、Gitee深度集成，代码提交即自动构建部署。

自动生成预览环境，每个分支独立 URL。合并到主分支后自动上生产。

然后“用人话”来表述错误提示，不要抛出API错误码。提供一键修复建议，而非让开发者去查文档。

腾讯云Lighthouse的OpenClaw一键部署是好的尝试，但还需要把这种体验扩展到更多场景。

第二点是前端框架生态的缺失。

Vercel通过自己开发Next.js框架，形成了框架与平台的良性循环。开发者用 Next.js 写代码，自然选择Vercel部署；Vercel为 Next.js 优化基础设施，开发者离不开Vercel。

中国云厂商需要投资或自研前端框架。阿里可以深度绑定AntDesign加Umi.js，腾讯可以基于TDesign加自研框架。

目标应该是让框架成为平台的最佳运行环境。通过框架生态带动云平台使用。但没必要兼容所有框架，而是深度绑定1-2个核心框架，做到体验最佳。

我认为这点上其实百度云的体验是最好的。

第三个挑战是agent专门优化的基础设施。

中国云厂商的Serverless是基于传统应用模式设计的（长时间运行、稳定流量），但前文也提到了，agent的工作模式完全不同。

需要开发agent专用计算单元，类似Vercel FluidCompute的产品特性，以适应agent时代的工作流。

第四个挑战是改变开发者的工作方式。

以前写代码得一行行敲，现在Vercel的v0模式是直接用嘴说需求，代码生成完了，点一下就能上线。

中国云厂商也应该做类似的东西，而且得针对中文优化，让中国人用中文描述需求就能生成网页。

另外还得有个智能助手，专门帮你检查代码有没有问题、安不安全、哪里可以优化，就像有个24小时在线的技术大神在旁边指导你。

腾讯云的Lighthouse有类似的功能，比如腾讯云一键部署OpenClaw上就可以用腾讯的助手来安装一些基本的Skill，不过功能上还可以再完善一些。

还得建一个agent的“应用商店”，这是非常有必要的。开发者把自己做的agent放上去做交流，也可以直接用别人的，避免重复造轮子。

最后，得支持多个agent一起协作，就像一个团队里有个主管负责分任务，其他成员负责执行，大家互相配合完成复杂的工作。

中国云厂商不需要完全模仿Vercel，而是应该学习Vercel的优点，发挥自身优势。

未来的竞争不是谁更像Vercel，而是谁更能满足中国开发者对agent的需求。