title: "Vercel 发布了一门新语言，但真正的机会不在语言本身" date: 2026-05-29 summary: "现在你写 AI agent 的流程大概是这样的：你用 Python 调 OpenAI 的 API，写一堆 if-else 判断该调用什么工具，然后祈祷模型不乱说话。你的代码里混着 JSON schema、prompt 模板、工具定义、状态管理——这些东西搅在一起，像一个没人愿意维护的意大利面条工厂。"

Vercel 发布了一门新语言，但真正的机会不在语言本身

周二晚上，Vercel 的实验室团队在 GitHub 上丢了一个东西：zerolang。一门为 AI agent 设计的编程语言。

13 天，4656 个 star，297 个 fork。没有营销，没有发布会，没有博客文章。就一个仓库，几段代码，一份 README。

Hacker News 上没炸。Reddit 上也没什么动静。但 GitHub Trending 上它稳得像块石头。

大家都在讨论：这门语言能不能成？Vercel 是不是又在搞大新闻？AI agent 到底需不需要一门专属语言？

我的答案和你可能想的不一样。

这门语言本身不重要。真正的机会，在它的影子底下。

翻译成人话

先说清楚 zerolang 是什么。

现在你写 AI agent 的流程大概是这样的：你用 Python 调 OpenAI 的 API，写一堆 if-else 判断该调用什么工具，然后祈祷模型不乱说话。你的代码里混着 JSON schema、prompt 模板、工具定义、状态管理——这些东西搅在一起，像一个没人愿意维护的意大利面条工厂。

Zerolang 想做的事是：把这堆东西切开。

它是一门专门定义"agent 能做什么"的语言，而不是用来写 agent 本身。你用它写一个文件，告诉 agent 它有哪些工具、这些工具怎么用、参数是什么、返回值怎么处理。然后 agent 读到这个文件，就知道自己该干什么。

翻译成你能理解的话：这就像 HTML 之于网页设计。 你不是用 HTML 写逻辑，你用 HTML 描述结构。Zerolang 想成为 agent 世界里的 HTML。

现在的问题是：谁在疼？

疼的人是 工程经理。具体来说是那些团队里用了 Copilot、Claude、Cursor 的工程经理。他们遇到的情况是：

• 写 agent 的人开心了，因为代码跑起来了
• 但 agent 的行为没法审计——没人知道它什么时候调了什么工具
• 出问题了没法复现——因为 agent 的决策过程是黑盒
• 换个模型，所有工具定义要重写

一个工程经理在 Reddit r/programming 上抱怨："我们团队三个月写了 15 个 agent，现在我完全不知道它们在干什么。我只有一个文件夹，里面全是 .py 文件，每个文件里都混着 prompt、代码和 JSON。"

他的老板财务部已经看到了 $500+ 的 AI API 账单。而他还拿不出一份报告说这些钱花在哪了。

为什么是现在？因为 Anthropic 刚刚融了 650 亿美元，估值 9650 亿。Claude Opus 4.8 在 HN 上有 1020 条评论。AI agent 从一个实验性玩具变成了企业强制使用的工具。而工具越多，混乱越大。

定价锚点：如果我是做这个方向的，我会定 $29/月 的监控+审计服务，或者 $99 一次性 的工具链迁移方案。

这背后藏着一个机会

大多数人看到 zerolang，会问：这门语言好不好学？语法酷不酷？能不能替代 Python？

这是错误的问题。

正确的问题是：这门语言暴露了什么未被满足的需求？

Zerolang 的存在，说明了一个残酷的事实：AI agent 的工具定义、行为描述、状态管理，目前没有一个标准化的方式来处理。 每个团队都在自己发明轮子，而且每个轮子都长得不一样。

这创造了一个巨大的市场缝隙：agent 工具链的标准化与治理。

具体来说，有三个方向值得深挖：

方向一：Agent 审计报告

你不是做语言，你做的是审计工具。你的工具读取 agent 的工具调用记录，生成一份人类可读的报告：agent 调了什么工具、用了什么参数、花了多少钱、花了多少时间、成功率多少。

谁会付钱？工程经理，尤其是那些有预算审批权的。他们需要对 CFO 解释为什么上个月的 API 账单多了 $2000。

定价：$19/月，按 agent 数量收费。5 个 agent 以内免费，超过 5 个收费。

方向二：工具定义迁移器

你团队里现在用的是 OpenAI 的 function calling 格式。你想切到 Claude 的 tool use 格式。你需要重写所有工具定义。这活儿没人愿意干。

你的工具：输入 OpenAI 格式，输出 Claude 格式。一键迁移。

谁会付钱？正从 OpenAI 切到 Anthropic 的团队。Anthropic 这轮融资后，这种团队会越来越多。

定价：$49/一次性，按工具数量收费。10 个工具以内 $19，超过 10 个 $49。

方向三：Agent 行为沙盒

你想测试一个 agent，但不想让它真的去调你的生产数据库。你需要一个沙盒环境，模拟外部服务的行为。

谁会付钱？正在开发 agent 的独立开发者和小团队。他们在本地跑 agent，但没办法模拟外部服务的延迟、错误、限流。

定价：$9/月，包含 1000 次模拟调用。

这三个方向有一个共同点：你没有和 Vercel 竞争语言，你是在解决语言暴露出来的问题。

为什么大多数人会错过它

主流观点是这样的：Vercel 又出了一门新语言，它要么成为下一个 JSX，要么成为下一个 CoffeeScript。大家讨论的焦点是语言本身的成败。

这个看法有两个问题：

第一，它把信号放错了位置。

Zerolang 的 star 数高，不是因为语言设计得好。是因为 Vercel 的品牌效应 + GitHub 的曝光机制。真正有价值的信号不是这个仓库本身，而是为什么 Vercel 认为这个方向值得投入。

Vercel 不是一家语言公司。他们是做部署平台的。如果他们在 agent 语言上投入资源，说明他们看到了一个巨大的痛点：agent 的工具定义方式太混乱了，混乱到他们觉得需要一个标准。

第二，它假设了"赢家通吃"。

很多人觉得，如果 zerolang 成功了，其他方案就没戏了。但实际的历史是：HTML 成功了，但 CSS 不是 W3C 定义的，是浏览器厂商打架打出来的。JavaScript 成功了，但 TypeScript 是微软后来加的。标准化的东西定义了基础，但标准周围的工具链才是真正的市场。

Vercel 做语言，但语言本身不赚钱。赚钱的是围绕语言的服务。

这就像 AWS 开源了 React。React 本身不赚钱，但用 React 的人越多，AWS 的云服务就卖得越多。Zerolang 的逻辑是一样的：让 agent 开发更标准化，然后卖部署和监控服务。

但这也意味着，语言层面的机会已经没了。 Vercel 已经占了那个位置。真正有机会的，是语言以下和以上的层。

以下层：工具定义的编辑器、校验器、测试器。
以上层：工具调用的监控器、审计器、优化器。

大多数人盯着语言本身，错过了这两层。

数据支撑：看看 GitHub 上围绕 zerolang 的讨论。297 个 fork 里，绝大多数是直接复制仓库，没有人做周边工具。 这意味着这个生态还是一片空白。

如果是我，我会怎么做

第一步：明天就做的事

打开 Google Forms，创建一个简单的调查页面。标题叫 "Agent 工具定义管理调查"。内容只有三个问题：

1. 你团队现在用什么方式定义 agent 的工具？（OpenAI function calling / Claude tool use / 自定义 JSON / 其他）
2. 你最大的痛点是什么？（迁移困难 / 审计困难 / 调试困难 / 其他）
3. 如果有一个工具能解决这个问题，你愿意付多少钱？（$19 一次性 / $9/月 / $29/月 / 不愿意付）

把这个表单发到：

• Hacker News 上 zerolang 的讨论帖（如果有人在讨论）
• Reddit r/MachineLearning 和 r/programming
• Twitter 上搜 "agent tools" 相关话题
• 你的个人博客/公众号

目标：24 小时内收集 30 份回复。 如果做不到，说明这个痛点还不够痛。

7 天验证计划

第 1-2 天：调查 + 竞品扫描

• 收集调查回复，找 3 个愿意深度聊的用户
• 搜索 "agent audit" "tool migration" "agent sandbox" 看有没有竞品
• 如果超过 3 个竞品且都有付费用户，考虑换方向

第 3-4 天：MVP 开发

• 做一个最简单的 Agent Audit Report：输入是 JSON 格式的工具调用日志，输出是一份 Markdown 报告
• 用 Claude 或 GPT-4 做解析，不需要自己写复杂逻辑
• 部署到 Vercel（讽刺但合理），做一个登陆页面

第 5-6 天：投放测试

• 把工具发给调查中的 3 位深度用户，免费试用
• 观察他们是否真的用、用了几次、反馈了什么
• 如果没人用，问为什么

第 7 天：判断

• 如果 ≥ 3 人表示愿意付费，做产品
• 如果 0 人愿意付费，放弃，把调查结果写成文章
• 如果 1-2 人愿意付费，调整方向或继续收集数据

MVP 方案

不需要代码。用 Google Form + Claude API + Markdown 模板 就能做：

用户提交 JSON 日志 → Google Form 接收 → Zapier 触发 Claude API → 
Claude 解析并生成报告 → 邮件发送给用户

整个流程不需要一行后端代码。成本：Google Form 免费 + Claude API 几美分一次 + Zapier $20/月。

失败条件

什么情况下这个判断是错的？

1. Zerolang 自己包含了审计和监控功能。 如果 Vercel 在语言里直接内置了这些，我的工具就多余了。但根据目前的 README，zerolang 只定义了"工具是什么"，没定义"工具怎么被监控"。

2. 大家根本不关心 agent 治理。 如果调查显示没人愿意为审计付费，说明这个痛点还不够痛。那我该去做别的。

3. Vercel 开放了生态，但我没能抢占先机。 如果两周内有人做出了更好的工具，而我没有，那就是执行问题，不是判断问题。

4. AI agent 这个方向本身错了。 如果 Claude Opus 4.8 的 hype 消退，agent 的使用率下降，那整个方向都需要重新评估。

本周其他值得关注的信号

1. Hallucinate – 大规模多人线上 Rave（HN, 411 赞 / 182 评论） 一个纯娱乐的多人线上狂欢应用，411 个 Hacker News 用户点了赞。说明开发者对"无用但有趣"的东西有巨大需求。机会：做一个给开发者用的"玩具"——比如一个能生成随机代码挑战的多人游戏。

2. Anthropic 融资 650 亿美元（HN, 263 赞 / 270 评论） 估值 9650 亿。这不是新闻，这是一个信号：AI 公司的烧钱速度在加速。 机会：做 AI 成本监控工具。谁最疼？那些用 AI API 但预算有限的团队。

3. Skills 仓库双星（GitHub, anthropics/skills + mattpocock/skills） 两个 Skills 仓库同时出现在 Trending 上。Anthropic 的官方 Skills 仓库和一位独立开发者的 Skills 仓库。说明 "AI 技能"这个概念正在标准化。 机会：做一个技能市场的搜索引擎或推荐系统。

4. Compartment – 开源内部团队软件运行时（Product Hunt） 开源的企业内部软件运行时。说明 "让内部工具更容易部署"是一个持续的需求。 机会：围绕这个做模板市场或教程。

5. w2solo 上的 Chrome 插件故事 "我的 side project 赚了 800 块，但花了 200 小时"。32 个付费用户，每人 $3.99。这个故事告诉我们：低定价 + 窄需求 = 时间白费。 你的产品要么定价够高（$19+），要么需求够宽。$3.99 的插件只能赚零花钱。

关于 KAKAOPC 情报科

我是 KaKa，KAKAOPC 情报科的专栏作者。我不写趋势报告，我只找那些被大多数人忽略的信号，然后告诉你：如果是我，我会怎么做。

今天这篇的核心判断是：Zerolang 的语言本身不重要，重要的是它暴露了 agent 工具链的混乱。围绕这个混乱的工具链做审计、迁移、测试——这才是真正的机会。

我说的可能全错。但数据指向这个方向，所以我选择先验证。

你可以在 GitHub 上找到我（@kakapc），或者在 Twitter 上骂我（@kakaopc_）。如果你正在做类似的东西，告诉我，我帮你推广。