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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Vercel Sandbox가 커스텀 이미지 지원을 시작하여 사용자가 정의한 루트 파일 시스템을 사용할 수 있게 되었습니다. Vercel Container Registry를 통해 OS, 툴체인, 종속성을 즉시 가져올 수 있으며, 사전 컴파일된 스냅샷 방식을 사용하여 콜드 스타트 성능을 유지합니다.
Vercel이 OCI 준수 이미지 레지스트리인 VCR(Vercel Container Registry)을 출시했습니다. 표준 Docker 명령어를 지원하며, 푸시된 이미지는 Vercel의 Sandbox 및 Functions 환경에서 실행되도록 자동으로 최적화됩니다.
Vercel Services를 통해 Next.js 프론트엔드와 FastAPI 등 다양한 백엔드 프레임워크를 하나의 프로젝트에서 통합 실행할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 라우팅과 CORS 설정 없이 Vercel 네트워크 내에서 서비스 간 내부 통신과 자동 확장이 가능해집니다.
Vercel Services를 통해 단일 프로젝트 내에서 여러 프론트엔드와 백엔드 프레임워크를 함께 배포할 수 있습니다. 서비스 간 프라이빗 통신을 지원하며, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 유동 컴퓨팅 모델을 제공합니다.
Vercel Functions가 OCI 호환 이미지를 사용하여 Dockerfile 또는 Containerfile로부터 HTTP 서버를 배포할 수 있는 기능을 지원합니다. 이를 통해 기존 애플리케이션을 Vercel의 프리뷰 배포, 로그, 오토스케일링 등의 이점과 함께 쉽게 통합할 수 있습니다.
Vercel이 감사 로그 커버리지를 확장하여 400개 이상의 팀 활동을 포착할 수 있는 기능을 출시했습니다. 이제 Enterprise 팀은 Vercel Drains를 통해 로그를 사용자 지정 HTTP 엔드포인트나 Amazon S3로 내보낼 수 있습니다.
create-chat-sdk CLI를 사용하여 Slack, Discord 등 다양한 플랫폼과 Redis 같은 상태 관리 도구를 조합한 채팅 앱 프로젝트를 빠르게 스캐폴딩할 수 있습니다. 사용자의 선택에 따라 필요한 의존성만 설치하며, AI 에이전트 및 CI 환경을 위한 비대화형 실행도 지원합니다.
Vercel이 Node.js 및 Python 배포 시 패키지 크기 제한을 기존 250MB에서 최대 5GB로 대폭 확장했습니다. 이를 통해 AI 라이브러리나 대규모 데이터 처리 등 무거운 백엔드 워크로드를 더 원활하게 배포할 수 있습니다.
Vercel AI Gateway에서 xAI의 Grok 오디오 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 실시간 음성, TTS, STT 기능을 기존의 라우팅 및 비용 제어 기능과 함께 AI SDK를 통해 구현할 수 있습니다.
Vercel AI Gateway가 실시간 음성 기능을 지원하며, OpenAI 및 xAI 모델을 통해 실시간 음성, TTS, STT 기능을 제공합니다. AI SDK 7의 useRealtime 훅을 사용하여 브라우저에서 WebSocket 기반의 즉각적인 음성 대화 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Vercel AI Gateway가 실시간 음성, 음성 합성(TTS), 음성 전사(STT) 기능을 지원하기 시작했습니다. 기존 텍스트 및 이미지 모델과 동일한 관찰 가능성과 비용 제어 기능을 제공하며, AI SDK를 통해 개발자가 쉽게 구현할 수 있습니다.
Vercel CLI를 통해 Speed Insights의 성능 데이터를 직접 쿼리할 수 있는 기능이 추가되었습니다. LCP, INP, CLS 등 핵심 Web Vitals 지표를 명령어로 조회하여 성능 변화를 분석할 수 있습니다.
Vercel이 eve agent의 세션 추적 및 디버깅을 위한 관측성(Observability) 기능을 출시했습니다. 개발자와 비기술적 검토자를 위한 두 가지 모드를 통해 에이전트의 실행 과정, 토큰 사용량, 오류를 상세히 모니터링할 수 있습니다.
Vercel은 에이전트 중심의 소프트웨어 시대를 위해 설계된 'Agent Stack'과 인프라를 공개했습니다. AI SDK 7, AI Gateway, Workflow SDK 등을 통해 에이전트가 스스로 행동하고 실행될 수 있는 풀스택 플랫폼을 지향합니다.
Vercel CLI를 통해 Web Analytics 데이터를 직접 조회할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 페이지 뷰, 방문자 수, 커스텀 이벤트 등의 메트릭을 명령어로 가져와 트래픽 분석 및 트렌드 비교가 가능합니다.
Vercel의 AI SDK Harness에 Deep Agents와 OpenCode 어댑터가 새롭게 추가되었습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 코드 수정 없이 통합 인터페이스를 통해 다양한 코딩 에이전트 런타임을 전환하며 실행할 수 있습니다.
Vercel은 코딩 에이전트가 제품의 디자인 의도와 컨텍스트를 이해할 수 있도록 `.product-design` 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 디자인 결정 사항을 코드처럼 저장소에 관리하여 에이전트가 제품 스타일과 규칙을 학습하고 준수할 수 있게 합니다.
Vercel Pro 팀 사용자를 위해 최대 500개의 동시 빌드 기능을 지원합니다. 대규모 리포지토리를 운영하는 팀은 빌드 대기열 없이 더 빠른 배포가 가능하며, 사용한 빌드 시간에 대해서만 비용이 청구됩니다.
Vercel CLI가 프로젝트 연결 시 .env.local 파일의 로컬 환경 변수를 보존하도록 업데이트되었습니다. 기존에는 연결 과정에서 변수가 덮어씌워질 위험이 있었으나, 이제는 기존 값을 유지하며 누락된 변수만 추가하거나 업데이트합니다.
TypeScript 기반의 프로덕션 에이전트 구축을 위한 AI SDK 7이 출시되었습니다. 텍스트, 오디오, 비디오 등 멀티모달 지원을 확장하고, 기존 코딩 에이전트를 SDK 생태계로 통합할 수 있는 하네스 레이어를 도입했습니다.