Coding Agent Template：集成多AI模型与安全沙箱，构建自动化编程智能体

Coding Agent Template 是一个由 Vercel 实验室开发的开源项目，它提供了一个基础模板，用于构建能够自动执行编码任务的AI智能体平台。 这个模板整合了多种AI编码工具，例如Claude Code和OpenAI Codex，并利用Vercel的 специализированные服务来确保代码在安全的环境中运行。

该项目最核心的部分是使用了Vercel Sandbox（沙箱）技术。 Vercel Sandbox能创建一个临时的、与外界隔离的运行环境，让AI生成的代码在这个安全环境中执行，避免了直接操作本地或生产环境文件可能带来的风险。 同时，它集成了Vercel AI Gateway（AI网关），这个网关可以统一管理和路由对不同AI模型的API请求，方便开发者切换和管理各种AI服务。

整个平台的前端界面使用Next.js构建，设计简洁直观。用户提交任务后，可以在界面上实时看到任务进度和日志。任务数据被储存在PostgreSQL数据库中，实现了任务的持久化管理。 此外，该模板还集成了Git功能，AI完成编码任务后，会自动创建一个新的代码分支并提交更改，简化了代码的审查和合并流程。

功能列表

• 支持多种AI智能体: 平台允许用户自由选择不同的AI编码工具来执行任务，包括Anthropic的Claude Code、OpenAI的Codex CLI、Cursor CLI以及opencode。
• 安全的沙箱环境: 利用Vercel Sandbox为每个任务创建独立的、安全的远程云环境来运行和修改代码。这种机制可以有效隔离不被信任的代码，防止其影响到主机应用或泄露敏感数据。
• 集成的AI网关: 内置Vercel AI Gateway，用于统一管理对不同AI模型的请求、实现模型间的路由和观测。
• 任务管理与实时更新: 提供了一个可视化的用户界面，用户可以创建编码任务，并通过实时日志更新来跟踪任务的执行进度。
• 数据持久化存储: 用户的任务及其状态等信息会被存储在Neon Postgres数据库中，确保了数据的持久性和可追溯性。
• Git集成自动化: 智能体完成代码修改后，会自动在指定的代码仓库中创建新的分支并提交代码，方便开发者进行后续的代码审查（Code Review）和合并工作。
• 现代化的技术栈: 前端界面使用Next.js 15和React 19构建，保证了应用的性能和响应速度，并采用Tailwind CSS进行样式设计。

使用帮助

下面是关于如何安装和使用此模板的详细步骤。

环境准备

在开始之前，请确保你的电脑上安装了git和pnpm。你还需要准备以下几个账号和凭证：

• 一个PostgreSQL数据库的连接地址（例如来自Neon、Supabase或任何其他PostgreSQL提供商）。
• Anthropic API密钥（用于Claude模型）。
• GitHub个人访问令牌（Personal Access Token），并授予其读写代码仓库的权限。
• Vercel账户，并获取Team ID、Project ID和API Token。

安装流程

1. 克隆代码仓库
   首先，打开终端（Terminal），使用git命令将项目代码从GitHub克隆到你的本地电脑。

   git clone https://github.com/vercel-labs/coding-agent-template.git
   

   然后进入项目所在的目录：

   cd coding-agent-template
   

2. 安装项目依赖
   该项目使用pnpm作为包管理器。在项目根目录下，运行以下命令来安装所有必需的依赖库。

   pnpm install
   

3. 配置环境变量
   这是最关键的一步。项目需要读取多个API密钥和配置信息才能正常运行。你需要将模板文件.env.example复制一份，并重命名为.env.local。

   cp .env.example .env.local
   

   接下来，用你的文本编辑器打开.env.local文件，填入你自己的配置信息。

   # 必需的环境变量
   POSTGRES_URL="你的PostgreSQL数据库连接字符串"
   ANTHROPIC_API_KEY="你的Anthropic API密钥"
   GITHUB_TOKEN="你的GitHub个人访问令牌"
   VERCEL_TEAM_ID="你的Vercel团队ID"
   VERCEL_PROJECT_ID="你的Vercel项目ID"
   VERCEL_TOKEN="你的Vercel API令牌"
   # 可选的环境变量（如果需要使用其他AI智能体）
   CURSOR_API_KEY="你的Cursor API密钥"
   OPENAI_API_KEY="你的OpenAI API密钥"
   NPM_TOKEN="你的NPM令牌（用于私有NPM包）"
   

4. 设置数据库
   配置好数据库连接地址后，需要初始化数据库的表结构。项目使用Drizzle ORM来管理数据库。运行以下命令来生成迁移文件并将其应用到你的数据库中。

   # 生成迁移文件
   pnpm db:generate
   # 将表结构同步到数据库
   pnpm db:push
   

5. 启动开发服务器
   完成以上所有步骤后，运行以下命令来启动本地开发服务器。

   pnpm dev
   

   启动成功后，终端会提示应用正在运行。此时，在你的浏览器中打开 http://localhost:3000 即可访问和使用该平台。

如何操作

1. 创建任务: 在应用主界面，你会看到一个输入框。首先，输入你希望AI进行操作的GitHub代码仓库的URL。
2. 描述需求: 在下方的文本框中，用自然语言详细描述你希望AI完成的具体编码任务。例如，“请帮我添加一个登录按钮，并实现点击后的跳转逻辑”或“修复utils.js文件中的那个排序bug”。
3. 监控进度: 提交任务后，应用界面会显示任务的实时执行日志。你可以看到AI智能体分析需求、定位文件、修改代码、提交代码的全过程。
4. 审查结果: 任务完成后，AI会自动在你的GitHub仓库中创建一个新的分支，并将所有代码修改提交到该分支。你可以访问GitHub仓库，找到这个新分支，然后像审查同事的代码一样审查AI的修改。
5. 管理任务: 在应用的侧边栏，你可以看到所有历史任务列表及其状态（如正在进行、已完成、失败等），方便你进行管理和追溯。

应用场景

1. 自动化代码重构
   对于大型项目或历史遗留代码，开发者可以指令AI智能体执行重复性高、耗时长的重构任务，例如将所有JavaScript代码迁移到TypeScript，或者统一项目中所有API的错误处理格式。
2. 快速实现新功能原型
   当需要验证一个新功能的想法时，开发者可以提供一个代码仓库和清晰的功能描述，让AI智能体快速生成功能原型代码。这大大缩短了从想法到可演示产品的时间。
3. 修复程序中的Bug
   开发者可以将已知的Bug信息（例如错误日志、问题描述）作为任务指令交给AI智能体，让它自动定位问题代码、编写修复逻辑并提交修复方案。
4. 学习和代码示例生成
   初学者可以利用这个工具来学习新技术。通过向AI提出需求，观察它如何在一个完整的项目中添加新功能或解决问题，可以直观地理解代码的组织结构和实现逻辑。

QA

1. 这个项目是如何保证AI修改代码的安全性？
   该项目通过集成Vercel Sandbox技术来确保安全。 每个编码任务都在一个独立的、基于云的微型虚拟机（microVM）中执行。 这个环境与外部系统完全隔离，AI生成或修改的代码只能在这个沙箱内运行，无法访问你的本地文件或主机应用，从而避免了潜在的安全风险。任务完成后，该沙箱会被立即销毁。
2. 我可以使用自己的AI模型吗？
   当前模板设计为支持多种主流的编码AI服务，如Claude和OpenAI Codex。 虽然模板本身没有提供一个“即插即用”的接口来接入任意自定义模型，但由于其是开源的，有经验的开发者可以通过修改源代码来集成自己训练的或其他的AI模型。
3. 使用这个模板需要付费吗？
   该模板项目本身是开源免费的。但是，运行它需要依赖一些第三方服务，这些服务可能会产生费用。例如，你需要为PostgreSQL数据库、调用AI模型的API（如Anthropic、OpenAI）以及使用Vercel平台的资源（如Sandbox、AI Gateway）支付相应的费用。
4. 为什么需要这么多API密钥和Token？
   每个密钥都对应一个核心功能：POSTGRES_URL用于连接数据库存储任务；ANTHROPIC_API_KEY或OPENAI_API_KEY用于调用AI大模型进行思考和编码；GITHUB_TOKEN用于读取和写入代码仓库；VERCEL相关的ID和Token则用于创建和管理安全的沙箱执行环境。