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Vercel이 Secure Compute 및 Static IP를 사용하는 빌드 환경의 속도를 64% 향상시켰습니다. 사전 준비된(prewarmed) 빌드 컨테이너를 도입하여 네트워크 설정 대기 시간을 제거함으로써, 배포 생성부터 빌드 시작까지의 평균 시간을 6.7초에서 2.4초로 대폭 줄였습니다.

Vercel의 호비 플랜은 이제 10GB의 배포 저장 공간 제한을 가집니다. 저장 공간 초과 시 예외 항목을 제외한 오래된 배포본이 30일이 지나기 전이라도 즉시 삭제될 수 있으며, 이를 방지하려면 저장 공간 최적화나 Pro 플랜 업그레이드가 필요합니다.

Is Agentic이 웹사이트의 성격에 따라 네 가지 유형(Docs & content, Business, App, Commerce)으로 구분하여 맞춤형 감사 리포트를 제공하는 기능을 출시했습니다. 각 유형에 따라 결제 표준이나 API 지원 여부 등 핵심 체크리스트가 달라지며, 메타 태기 설정을 통해 기본 뷰를 지정할 수 있습니다.

구글의 Gemini 3.8 Live 및 Extended Thinking 모델이 Vercel AI Gateway를 통해 공개되었습니다. 이 모델들은 실시간 음성 대화, 시각적 이해, 그리고 대화 흐름을 방해하지 않는 병렬적 추론 기능을 제공하여 고도화된 AI 에이전트 개발을 지원합니다.

Delphi는 기존 AWS 기반의 복잡한 인프라를 Vercel로 전환하여 인프라 관리 없이도 하루 100회 이상의 배포가 가능한 환경을 구축했습니다. Vercel Workflows와 Queues를 활용해 백엔드 워크로드를 효율화했으며, 이를 통해 엔지니어뿐만한 제품 및 디자인 팀까지 직접 코드를 배포하며 실험 속도를 높였습니다.

Vercel의 AI SDK 하네스 레이어가 기존 API 키 방식 외에도 Claude Code, Cursor 등 지원되는 에이전트의 네이티브 구독 인증을 지원합니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 코드 수정 없이도 다양한 AI 에이전트를 동일한 인터페이스로 전환하며 사용할 수 있습니다.

Vercel은 Pro 및 Enterprise 사용자가 Vercel Connect 커넥터의 생성 및 관리 권한을 제한할 수 있는 새로운 기능을 도입했습니다. 이제 팀 소유자는 특정 역할(Owner 또는 Connector Manager)을 가진 사용자만 외부 서비스 액세스용 커넥터를 관리하도록 설정하여 보안을 강화할 수 있습니다.

Tailscale은 네트워크 보안 기술을 AI로 확장하여, 기업의 tailnet 정체성을 기반으로 AI 모델 접근 권한을 관리하는 Aperture를 출시했습니다. Vercel의 인프라를 활용해 모델 라우팅의 복잡성과 에이전트 실행의 보안 문제를 해결하며, 프로토타입에서 유료 고객 확보까지 단 몇 개월 만에 성공했습니다.

PR 자동화 플랫폼 Featured는 AWS 기반의 복잡한 인프라를 Vercel로 통합하여 3명의 엔지니어로 대규모 미디어 피칭 서비스를 운영하고 있습니다. AI SDK와 Workflow SDK를 통해 17개 이상의 AI 모델을 효율적으로 관리하고, 챗봇 중심의 인터페이스로 제품 경쟁력을 확보했습니다.

Vercel의 AI SDK harness layer에 GitHub Copilot용 공식 어댑터가 추가되어, 개발자가 코드 변경 없이 여러 코딩 에이전트를 전환하며 사용할 수 있게 되었습니다. 이 시스템은 Agent Client Protocol(ACP)을 통해 다양한 에이전트를 하나의 인터페이스로 통합 관리합니다.

Vercel Sandbox가 기존 4개 지역에서 Vercel의 모든 20개 컴퓨팅 리전으로 확장되었습니다. 이를 통해 개발자는 데이터베이스 및 스토리지와 가까운 리전을 선택해 지연 시간을 최소화하고, 데이터 거주성 요구사항을 충족하기 위한 리전 설정 및 장애 복구(failover) 기능을 활용할 수 있습니다.

Tako Search가 9월 30일까지 AI Gateway에서 무료로 제공되며, AI 모델이 실시간 웹 데이터와 특정 도메인을 검색하여 정확한 답변을 생성할 수 있도록 지원합니다. 별도의 계정이나 API 키 없이도 AI Gateway 내 모든 모델에 즉시 통합하여 사용할 수 있는 것이 특징입니다.

OpenAI의 에이전트 API와 Vercel의 인프라를 통합하여, 코드 실행과 파일 접근이 가능한 장기 실행형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 통합은 OpenAI가 에이전트 루프와 세션 상태를 관리하고, Vercel이 격리된 실행 환경과 큐 처리를 담당하여 서버리스 기반의 확장 가능한 에이전트 서비스를 가능하게 합니다.

Vercel은 기존의 경로별 개별 메타데이터 조회 방식이 대규모 배포 시 빈번한 캐시 미스를 유발한다는 점에 주목했습니다. 이를 해결하기 위해 메타데이터를 '샤드' 단위로 묶어 한 번의 페치로 여러 경로의 캐시를 동시에 확보하는 전략을 도입했으며, JSONL 구조와 인덱스를 활용해 파싱 비용을 최소화하며 지연 시간을 획기적으로 줄였습니다.

Vercel이 FastAPI의 프론트엔드와 StaticFiles를 Vercel CDN으로 직접 서빙하도록 업데이트했습니다. 이를 통해 특정 경로에 대한 요청이 서버리스 함수를 거치지 않고 CDN에서 즉시 처리되어 성능과 비용 효율성이 향상됩니다.

Vercel이 샌드박스 환경의 스토리지 용량을 32GB에서 64GB로 증설했습니다. 이번 업데이트는 대규모 레포지토리, 의존성, 빌드 아티팩트 및 디스크 사용량이 많은 에이전트 작업을 더 원활하게 지원하기 위한 조치입니다.

Vercel AI Gateway가 이미지 인식 기능을 갖춘 DeepSeek V4.1 Flash 모델 지원을 시작했습니다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 창과 효율적인 새로운 아키텍처를 제공하며, 개발자는 Vercel의 통합 API를 통해 비용 효율적이고 안정적인 멀티모달 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

Vercel CLI에 새로운 `changelog` 명령어가 추가되어 터미널에서 직접 최신 업데이트 내용을 읽고 검색할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 특히 AI 코딩 에이전트가 Vercel의 새로운 기능과 제품을 스스로 발견하고 프로젝트에 최적화된 추천을 제공할 수 있도록 돕습니다.

Vercel이 배포 프로세스를 최적화하여 배포 속도를 약 10% 개선했습니다. 기존에 각 함수 경로마다 별도로 업로드하던 라우팅 메타데이터를 하나의 매니페스트로 통합하여 업로드 횟수를 줄인 것이 핵심입니다.

Vercel의 v0가 Resend, Amazon OpenSearch, MongoDB Atlas, Algolia, Clerk 등 외부 서비스와의 원클릭 통합 기능을 도입했습니다. 개발자가 프롬프트로 요구사항을 입력하면 필요한 서비스 연결 카드가 나타나며, 연결 시 환경 변수 설정과 서비스별 최적화된 코드 생성이 자동으로 이루어집니다.

Eve 에이전트는 이제 슬롯 기반의 지속성 메모리를 통해 과거 대화 내용을 저장하고 다음 세션에서 불러올 수 있습니다. 파일, Supermemory, Upstash 등 다양한 프로바이더를 지원하며, 사용자별로 독립적인 메모리 범위를 설정하여 개인화된 AI 경험을 제공합니다.

Vercel이 기존에 월 150달러의 추가 비용이 들던 프로덕션 도메인 보호 기능을 모든 요금제에서 무료로 제공합니다. 이제 Vercel 계정 인증만으로 내부 도구 및 미출시 사이트의 보안을 강화할 수 있으며, 특정 프리뷰 도메인에 대한 예외 설정도 무료로 가능해졌습니다.

Vercel이 Pro 플랜 사용자를 위해 프로젝트별로 개별 적용 가능한 비밀번호 보호 기능을 출시했습니다. 기존 월 150달러의 팀 단위 부가 기능에서 프로젝트당 월 20달러로 가격 구조가 변경되어 비용 효율성이 높아졌습니다.

Vercel AI Gateway를 통해 OpenAI의 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. Flare는 빠른 생성에, Sunburst는 정밀한 제어와 편집에 최적화되어 있으며, 개발자는 통합된 API를 통해 비용 효율적이고 안정적인 이미지 생성 워크플로우를 구축할 수 있습니다.