第一次看到 eve 框架的时候，我的兴奋之情不亚于八年前第一次看见 Next.js. 我认为，这可能是目前在企业里编写 Agent 的最佳方式。

说起 Agent, 我们了解的不少了：比如 OpenClaw, Hermes, OpenCode, Codex, Claude， WorkBuddy, DoubaoWork 等等等等。

当 OpenClaw 第一次出现的时候，我也很兴奋；后来用了很长时间的 Hermes。很快发现了一些问题：

  • 每次更新这些更新非常频繁的开源框架，总是会担心既有的工作流程被破坏。事实上，也的确容易被破坏——特别是像 Hermes 这种会「自进化」的 Agent
  • 很难跟踪 Agent 每次执行的过程；如果出错，只能在海量的上下文里大海捞针。
  • 很难对执行过程进行自己的定义：比如，用什么模型，调用哪个 Skill。当这些通用 Agent 真的要做非常特定的重复性工作时，很难将这些特定的过程确定的写下来，与团队分享。
  • 需要在本地执行，合上电脑就不行了。虽然的确可以在远程执行再配上 Discord/Slack 这类的前端，配置复杂不说，总是需要人类的对话干预。

我想，这也大概是 OpenClaw 火了几个月之后逐渐不温不火的原因。需求是真实存在的；但不是通用聊天可以解决的。毕竟，企业自运行 Agent 所需要的稳定性、确定性、可追溯性、可解释性，上述通用 Agent 从结构层面很难解决。他们更像是助手而非可以独立工作的机器人。

eve的解决办法显得更加偏程序员一些：通过约定的文件结构，来描述 Agent。

my-agent/
├── README.md
├── package.json
├── tsconfig.json
├── agent/
│   ├── agent.ts
│   ├── instructions.md
│   ├── instrumentation.ts
│   ├── channels/
│   ├── connections/
│   ├── hooks/
│   ├── skills/
│   ├── lib/
│   ├── sandbox/
│   ├── tools/
│   ├── schedules/
│   └── subagents/
└── evals/

你可以非常细致的定义 Agent 所需的模型、指令、调用的 Skill、MCP、第三方库等。代码写起来并不难，如果你在使用 Codex 之类的编程 Agent，eve init 之后一行指令就能做一个出来。

部署也不难。你可以选择将 Agent 部署到 Vercel, 或者通过 eve start 本地部署。

然而，企业里 Agent 数量会很快膨胀的——比如，市场部门的写稿助手；产品部门的反馈助手；客服部门的对话助手；财务部门的数据分析助手等——你过去想得到的所有重复性工作，都可以用 Agent 来重写，然后让他自己执行。挑战在于，如此之多的Agent，该如何部署和监控？

你当然不会考虑全部部署在 Vercel 上。除了显而易见的成本原因，更大的挑战在于多数时候企业内的业务系统是异构的：一些系统使用SaaS；财务系统可能部署在内网；某个业务系统是私有部署的等等。这时候，把一个 Agent 部署在公网，安全上必然带来巨大挑战。

为此，过去两个月里，我们写了 eveland: 一个专注于私有化部署 eve agent 的平台。

这个平台的第一目标就是为私有化 Agent 准备的。今天，Agent 与过去的 SaaS 应用非常不同。通常来说，企业所需的 SaaS 应用是可数的：几个，十几个差不多了。使用公网或者私有化，在运维、监控层面的挑战都不大。SaaS 是工具向的，需要人类去使用。但 Agent 不同——它自主运行，直接交付结果。企业里几乎所有的重复性工作都可以用对应的 Agent 来解决，结果是数量一定会非常多——至少超过员工的数量。就像管理人类工作一样，管理 Agent 是最大的挑战。

eveland 为此做了非常多的考虑：

  • 使用 Linux systemd + bubblewrap 来做沙箱环境，保证 Agent 运行隔离性和最大化机器执行效率
  • 重写的 Workflow World 保证多 Agent 执行的持久性；
  • 使用 Traefik 对多 Agent 进行路由；
  • 唯一的外部服务依赖是 Postgresql 数据库：可以自建也可以使用企业现有的基础设施；
  • 提供服务器性能面板，监控机器的CPU、硬盘、内存、数据库连接数等关键资源
  • 提供日志、会话、Token 消耗等关键消耗数据，帮助企业更好的了解当前Agent执行情况
  • 紧跟最新版的 eve agent，获得最新的能力

效果怎么样？

金数据有近 20个 Agent 运行在一台 4 核 16G 内存的 AWS 单机上，在市场、财务、产品、客服、行政等企业运营所有方面提供支持，极大的提升了运营效率。

我坚信 Agent 是帮助企业、帮助个人实现工作价值的最佳途径。为此， eveland 全都免费开源。你可以访问如下网址了解、使用它。