🚢 技術調査 - Vercel Ship 2026

# 新規プロジェクトの作成（推奨）
npx eve@latest init my-agent

# 既存プロジェクトへの追加
npx eve@latest init .

# 手動インストール
npm install eve@latest ai zod

agent/
  agent.ts                   # モデル設定
  instructions.md            # システムプロンプト
  tools/
    run_sql.ts               # ツール定義
    post_chart.ts
  skills/
    revenue-definitions.md   # スキル（追加知識）
  subagents/
    investigator/            # サブエージェント
  channels/
    slack.ts                 # チャネル設定
  schedules/
    monday-summary.ts        # スケジュール実行
  connections/
    linear.ts                # 外部サービス接続

// agent/agent.ts
import { defineAgent } from "eve";

export default defineAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4.8",
  // AI Gateway を使用するとフォールバック設定も可能
});

You are a senior data analyst. You answer questions about the team's data.
- Prefer exact numbers to hand-waving. If you can compute it, compute it.
- State the assumptions behind any number you report (date range, filters, grain).
- Use the tools available to you rather than guessing.

// agent/tools/run_sql.ts
import { defineTool } from "eve/tools";
import { z } from "zod";

export default defineTool({
  description: "Run a read-only SQL query against the orders and customers tables.",
  inputSchema: z.object({
    sql: z.string().describe("A single read-only SELECT statement."),
  }),
  needsApproval: ({ toolInput }) => estimateScanGb(toolInput.sql) > 50,
  async execute({ sql }) {
    const { columns, rows } = await runReadOnlySql(sql);
    return { columns, rows: rows.slice(0, 500), truncated: rows.length > 500 };
  },
});

---
description: How this team defines revenue. Load before answering any revenue question.
---
Revenue is recognized net of refunds, over the subscription term.
Weeks are Monday-anchored, in UTC.
Exclude trial and internal accounts from every number.

npx eve dev

# CLI でコネクタを作成
vercel connect create slack --name mybot
vercel connect create github --name codereview-bot

# coding agent による設定
npx skills add vercel/vercel-plugin --skill vercel-connect

npm install @vercel/connect

// agent/connections/linear.ts
import { defineMcpClientConnection } from "eve/connections";
import { connect } from "@vercel/connect/eve";

export default defineMcpClientConnection({
  url: "https://mcp.linear.app/sse",
  description: "Linear workspace: issues, projects, cycles, and comments.",
  auth: connect("linear/mybot"),
});

npm install @vercel/sandbox

import { Sandbox } from '@vercel/sandbox';

// 利用可能なランタイム: node26 / node24 / node22 / python3.13（デフォルト: node24）
const sandbox = await Sandbox.create({ runtime: 'python3.13' });

await sandbox.writeFiles([
  { path: 'agent.py', content: Buffer.from(agentCode) },
]);
const result = await sandbox.runCommand('python', ['agent.py']);
console.log(await result.stdout());

await sandbox.stop();

// agent 内での durable な処理例
export default defineTool({
  description: "Long-running analysis",
  inputSchema: z.object({ query: z.string() }),
  async execute({ query }) {
    // 失敗しても最後のチェックポイントから再開される
    const step1 = await fetchData(query);
    const step2 = await processData(step1);
    return step2;
  },
});

// evals/revenue.eval.ts
import { defineEval } from "eve/evals";
import { includes } from "eve/evals/expect";

export default defineEval({
  description: "The analyst answers revenue questions by the team's rules.",
  async test(t) {
    await t.send("What was revenue last week?");
    t.completed();
    t.calledTool("run_sql");
    t.check(t.reply, includes("net of refunds"));
  },
});

# ローカルで eval 実行
eve eval

# デプロイ済み環境に対して実行
eve eval --target https://my-agent.vercel.app

import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: 'anthropic/claude-sonnet-4.6',
  prompt: 'Summarize the latest deploys.',
});

# セッションを開始してメッセージを送信
curl -X POST http://127.0.0.1:3000/eve/v1/session \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"message":"What was revenue last week?"}'

# 既存セッションにメッセージを追加（継続）
curl -X POST http://127.0.0.1:3000/eve/v1/session/{sessionId}/message \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"message":"Break it down by region."}'

eve channels add slack
eve channels add discord

// agent/schedules/monday-summary.ts
import { defineSchedule } from "eve/schedules";
import slack from "../channels/slack.js";

export default defineSchedule({
  cron: "0 9 * * 1",
  async run({ receive, waitUntil, appAuth }) {
    waitUntil(
      receive(slack, {
        message: "Summarize last week's revenue and post it to the team channel.",
        target: { channelId: "C0123ABC" },
        auth: appAuth,
      }),
    );
  },
});

export default defineTool({
  description: "Delete records from the database.",
  inputSchema: z.object({ table: z.string(), ids: z.array(z.string()) }),
  needsApproval: () => true,
  async execute({ table, ids }) {
    return await deleteRecords(table, ids);
  },
});

import { getToken } from '@vercel/connect';

const token = await getToken('slack/mybot', {
  subject: { type: 'app' },
});

const token = await getToken('github/mybot', {
  subject: { type: 'app' },
  authorizationDetails: [
    {
      type: 'github_app_installation',
      repositories: ['myorg/repo1'],
      permissions: ['contents:read'],
    },
  ],
});

const token = await getToken('linear/mybot', {
  subject: { type: 'user', id: 'user_123' },
});

[Vercel Agent]
タスク: 本番デプロイのエラー調査と PR の作成

必要な権限:
  - logs:read        本番ログの読み取り
  - deployments:read デプロイ情報の取得
  - github:pr:write  PR の作成（該当リポジトリのみ）

承認しますか？ [Yes / No]

# PR プッシュ時に全サービスを含む preview URL が自動生成
git push origin feature/new-api
# → https://my-app-git-feature-new-api.vercel.app （全サービス込み）

ai.eve.turn                         # 1ターンに1スパン
├── ai.streamText                   # モデル呼び出し
│   └── ai.streamText.doStream      # ストリーミング実行
└── ai.toolCall                     # ツール呼び出し（input/output つき）
    ├── run_sql                     # SQL クエリ（入力 SQL・結果行数）
    └── bash                        # シェルコマンド（コマンド・出力）

import { defineAgent } from "eve";
export default defineAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4.8",
  telemetry: {
    exporter: process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT,
  },
});

# コネクタの作成
vercel connect create slack --name mybot

# プロジェクトへのアタッチ
vercel connect attach slack/mybot --project my-agent

# コネクタ一覧の確認
vercel connect list

# トークンの revoke（自分のトークン）
vercel connect revoke-tokens slack/mybot --my-tokens

# 全ユーザー・全インストールのトークンを revoke
vercel connect revoke-tokens slack/mybot --all-tokens

Slack → Vercel Connect（署名検証） → アプリ（OIDC 再検証）→ scoped token 取得 → エージェント実行

export default defineTool({
  description: "GitHub に Issue を作成する",
  inputSchema: z.object({ title: z.string(), body: z.string(), repo: z.string() }),
  needsApproval: () => true,
  async execute({ title, body, repo }) {
    const token = await getToken('github/mybot', {
      subject: { type: 'app' },
      authorizationDetails: [{
        type: 'github_app_installation',
        repositories: [repo],
        permissions: ['issues:write'],
      }],
    });
  },
});

[Human: Alice が "先週の売上を分析して" と Slack に投稿]
  ↓ session_id: sess_abc123
  [Agent: data-analyst / turn 1]
    ↓ tool_call_id: tc_xyz789
    [Tool: run_sql / input: "SELECT ..." ]
      ↓ connector: snowflake/prod
      [Token: tmp_snow_123 / subject: user/alice]

export default defineAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4.8",
  modelFallbacks: [
    "openai/gpt-5.4",
    "google/gemini-3.1-pro",
  ],
});

問題: エージェントが長時間タスクの途中でクラッシュした

診断:
  1. Vercel Dashboard → Observability → Agent Runs でセッション確認
  2. 最後のチェックポイントを確認（どの turn まで完了しているか）

対処:
  - continuationToken を使って同セッションに再接続
  - restart from zero は避けること（既完了ステップの再実行コスト・副作用が発生する）

const resumeResponse = await fetch('/eve/v1/session/sess_abc123/message', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({
    continuationToken: 'ct_xyz',
    message: '続きから再開してください',
  }),
});

エラー: OIDC identity verification failed: deployment identity not recognized

原因:
  - ローカル開発で vercel link / vercel env pull が未実行
  - プロジェクトとコネクタが紐付いていない

対処:
  vercel link
  vercel env pull
  vercel connect list --project my-agent

エラー: Access denied: connector 'slack/mybot-prod' is not attached to
  project 'my-agent' in environment 'development'

対処:
  vercel connect attach slack/mybot-dev --project my-agent --env development
  vercel connect attach slack/mybot-prod --project my-agent --env production

# ローカル: eve dev の TUI 上に toolCall 一覧が表示される
eve dev

# 本番: Observability → Agent Runs → 対象セッション → ターン展開
# → ai.toolCall スパンの input/output を確認

# 1. コネクタ状態確認
vercel connect inspect slack/mybot

# 2. channels/slack.ts でコネクタ名が正しいか確認
#    import { connectSlackCredentials } from "@vercel/connect/eve"

# 3. Trigger forwarding が有効か確認
vercel connect list   # "trigger_forwarding: enabled" を確認

// フォールバック設定
export default defineAgent({
  model: "anthropic/claude-opus-4.8",
  modelFallbacks: [
    "openai/gpt-5.4",
    "google/gemini-3.1-pro",
  ],
});

# コスト・使用量のレポート確認
# Vercel Dashboard → AI Gateway → Cost & Usage

# リクエストログ
vercel logs --project my-agent | grep "ai-gateway"