[上一篇:《快速入门 Vercel Eve：用 `eve init` 构建第一个 Agent》](https://didispace.com/posts/483)我们做了一个极简的 SpringForAll 内容运营助手：只有主 Agent、模型配置、常驻 instructions（系统提示词）和 Eve CLI chat。

相信很多朋友跟我一样，手头都有不少 coding plan、token plan 相关的资源。真正使用 Agent 时，也不一定会直接使用 Vercel AI Gateway，接入第三方 Provider 是个很常见的需求。

比如我自己一直在用开源的 [Octafuse Gateway](https://github.com/OctaFuse/octafuse-gateway) 管理我手头所有的 API 资源，包括各种 Coding Plan/Token Plan。

![octafuse-gateway-provider.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1258501/cef65b5569d1d813e423e982cf8b2102.png)

这样做的好处是模型供应商、key、路由和成本策略可以统一收口，业务项目只需要接一个 OpenAI-Compatible 入口。

所以，这一篇不急着加 skills、subagents、sandbox。先处理一个更基础的问题：

> 如果不想只走 Vercel AI Gateway，或者希望接入自己的 OpenAI-Compatible Provider，Eve Agent 的模型配置应该怎么实现？

目标是：

- 默认仍然使用 Vercel AI Gateway；
- 当配置了自定义 `baseURL` 时，切换到 OpenAI-Compatible Provider；
- 显式配置模型上下文窗口；
- 增加一个独立检查脚本，在启动 Eve 之前先验证自定义 gateway；
- 把 coding plan 和 token plan 放进模型配置设计里。

第一篇里，我们直接让 Eve 使用 Vercel AI Gateway：

```ts
export default defineAgent({
  model: process.env.EVE_GATEWAY_MODEL_ID ?? "minimax/minimax-m3",
  modelContextWindowTokens: 200_000,
});
```

这对快速开始很友好。但现在我们要把模型入口从一个 Gateway 模型 ID，改成一套可切换配置：默认继续走 Vercel AI Gateway；配置了自己的 OpenAI-Compatible gateway，就切到自定义 Provider。

核心习惯也很简单：**Agent 在开始变复杂之前，先把模型入口、上下文窗口和失败边界显式化。**

![01-agent-provider-routing.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1258501/804bd32bf7f38a2436b1e396dd904516.png)

## 本节样例结构

样例结构如下：

```text
example/02-custom-provider/
  package.json
  tsconfig.json
  .env.example
  scripts/
    check-custom-gateway.mjs
  agent/
    agent.ts
    instructions.md
    channels/
      eve.ts
```

和第一篇相比，只增加两件事：

- `agent/agent.ts` 支持 Vercel AI Gateway 和自定义 Provider 两条路径；
- `scripts/check-custom-gateway.mjs` 用来提前检查自定义 gateway。

这一版仍然没有：

- skills；
- subagents；
- sandbox；
- tools；
- schedules；
- evals。

先把 Provider 配置讲清楚，再继续扩展 Agent 工作流。

## 安装依赖

自定义 OpenAI-Compatible Provider 使用 `@ai-sdk/openai-compatible`：

```json
{
  "dependencies": {
    "@ai-sdk/openai-compatible": "^2.0.51",
    "@vercel/connect": "0.2.2",
    "ai": "7.0.0-beta.178",
    "eve": "^0.12.0",
    "zod": "4.4.3"
  }
}
```

`package.json` 里增加一个脚本：

```json
{
  "scripts": {
    "build": "eve build",
    "dev": "eve dev",
    "start": "eve start",
    "typecheck": "tsc",
    "check:gateway": "node scripts/check-custom-gateway.mjs"
  }
}
```

`check:gateway` 不属于 Eve 的必需脚本，但接入自定义 provider 时很有用：它可以在启动 `eve dev` 之前，先用最小请求检查 base URL、模型 ID、API key 和流式返回。

## 设计环境变量

`.env.example` 分成两组。默认路径仍然是 Vercel AI Gateway：

```bash
EVE_GATEWAY_MODEL_ID=minimax/minimax-m3
AI_GATEWAY_API_KEY=
```

自定义 OpenAI-Compatible Provider 使用另一组变量：

```bash
EVE_MODEL_BASE_URL=https://api.example.com/v1
EVE_MODEL_API_KEY=your-api-key
EVE_MODEL_ID=your-model-id
EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS=128000
```

开关规则很直接：只要 `EVE_MODEL_BASE_URL` 非空，就使用自定义 Provider；否则继续使用 Vercel AI Gateway。

这样默认路径足够简单：只配置 Vercel AI Gateway 就能跑；需要自定义 provider 时，也只改环境变量，不改代码。

## 改造 `agent/agent.ts`

完整代码如下：

```ts
import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { defineAgent } from "eve";

const defaultGatewayModelId = "minimax/minimax-m3";
const customBaseURL = process.env.EVE_MODEL_BASE_URL;
const usesCustomGateway = customBaseURL !== undefined && customBaseURL.trim() !== "";

function parseContextWindowTokens(value: string | undefined) {
  if (value === undefined || value.trim() === "") {
    return 128000;
  }

  const parsed = Number(value);
  if (!Number.isInteger(parsed) || parsed <= 0) {
    throw new Error("EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS must be a positive integer.");
  }

  return parsed;
}

function requireCustomModelId() {
  const modelId = process.env.EVE_MODEL_ID;
  if (modelId === undefined || modelId.trim() === "") {
    throw new Error("EVE_MODEL_ID is required when EVE_MODEL_BASE_URL is set.");
  }

  return modelId;
}

const model = usesCustomGateway
  ? createOpenAICompatible({
      name: "custom",
      baseURL: customBaseURL,
      apiKey: process.env.EVE_MODEL_API_KEY,
      includeUsage: true,
    }).chatModel(requireCustomModelId())
  : (process.env.EVE_GATEWAY_MODEL_ID ?? defaultGatewayModelId);

const modelContextWindowTokens = parseContextWindowTokens(process.env.EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS);

export default defineAgent({
  model,
  modelContextWindowTokens,
});
```

这个文件只做三件事：

- 判断 `EVE_MODEL_BASE_URL` 是否存在，决定走 Vercel AI Gateway 还是自定义 Provider；
- 使用自定义 provider 时，强制要求 `EVE_MODEL_ID`；
- 解析 `EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS`，并在配置非法时直接报错。

默认值 `128000` 只是样例里的保守默认。真实项目要按所选模型的官方上下文窗口来填。模型只有 32K 上下文，就不能写 200K 然后期待它真的吞下 200K token。

Eve 需要知道模型上下文窗口，才能做 compaction 和上下文管理。接入自定义 Provider 时，模型元数据不一定完整，所以这里直接明确写出来。

内容运营 Agent 后面会处理选题、研究资料、文章草稿和审稿意见。上下文窗口不是越大越好，它会影响：

- 一次任务最多能塞多少上下文；
- 长上下文带来的成本和延迟；
- 当上下文不够时，哪些内容应该被压缩、丢弃或让用户重新确认。

所以不要把 `modelContextWindowTokens` 当成纯配置项。它同时定义了 Agent 的上下文能力和成本边界。

## 验证自定义 gateway

接下来写 `scripts/check-custom-gateway.mjs`。它做几件事：

- 读取 `.env.local`；
- 检查 `EVE_MODEL_BASE_URL`；
- 检查 `EVE_MODEL_ID`；
- 请求 `${baseURL}/chat/completions`；
- 发送一个最小消息：`Say OK.`；
- 可选检查 stream 和 usage。

核心请求是：

```js
const endpoint = `${baseURL.replace(/\/+$/, "")}/chat/completions`;

const response = await fetch(endpoint, {
  method: "POST",
  headers: {
    "content-type": "application/json",
    ...(apiKey ? { authorization: `Bearer ${apiKey}` } : {}),
  },
  body: JSON.stringify({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: "Say OK." }],
    stream,
    ...(stream && includeUsage ? { stream_options: { include_usage: true } } : {}),
    max_tokens: 8,
  }),
});
```

检查普通响应：

```bash
npm run check:gateway
```

检查流式输出：

```bash
npm run check:gateway -- --stream
```

检查流式 usage：

```bash
npm run check:gateway -- --stream --include-usage
```

这一步不是为了证明 Agent 行为正确，而是先排除模型入口问题。如果这里无法返回 `OK`，后面 `eve dev` 里的错误大概率也不是 instructions 或 Agent 工作流的问题。

## 启动 Chat 验证

确认依赖安装完成后，直接启动 Eve：

```bash
npm run dev
```

进入 CLI chat 后，可以问一句：

```text
你现在是什么角色？能帮 SpringForAll 做什么？
```

如果配置正确，Agent 会正常响应，并继续遵守 `agent/instructions.md` 里的边界：它是 SpringForAll 内容运营助手，可以辅助选题、提纲和内容规划，但不会声称自己已经具备搜索、发布、审稿团队等后续能力。

如果走自定义 Provider，可以先跑一次：

```bash
npm run check:gateway
```

这个脚本只是提前排除 base URL、模型 ID 和 API key 问题。真正的行为验证，还是以 `npm run dev` 进入 chat 后能正常对话为准。

## 小结

这一篇，我们把第一个 Agent 演进成了一个支持两条模型路径的 Agent：

- 默认继续使用 Vercel AI Gateway；
- 配置 `EVE_MODEL_BASE_URL` 后切换到自定义 OpenAI-Compatible Provider；
- 使用 `EVE_MODEL_CONTEXT_WINDOW_TOKENS` 显式声明上下文窗口；
- 用 `check-custom-gateway.mjs` 在启动 Eve 前检查自定义模型入口；
- 启动 `eve dev`，进入 CLI chat 确认程序可运行。

本篇对应的样例工程在这里：

- [example/02-custom-provider](https://github.com/dyc87112/vercel-eve-content-team-tutorial/tree/main/example/02-custom-provider)

如果你觉得这个系列对你了解 Eve 或 Agent 工程化有帮助，欢迎给仓库点个 Star：

- [vercel-eve-content-team-tutorial](https://github.com/dyc87112/vercel-eve-content-team-tutorial)

下一篇，我们会开始把内容运营流程拆出来：用 skills 沉淀选题、写作和审稿方法，再用 subagents 让 researcher、writer、reviewer 各自承担清晰职责。


上一篇:《快速入门 Vercel Eve：用 eve init 构建第一个 Agent》我们做了一个极简的 SpringForAll 内容运营助手：只有主 Agent、模型配置、常驻 instructions（系统提示词）和 Eve CLI chat。

Vercel Eve 接入自定义 AI Provider：别让 Agent 被模型入口绑死

编程语言

人工智能

开发工具

本文介绍如何为Eve Agent配置自定义OpenAI-Compatible Provider，实现模型入口灵活切换。通过环境变量控制默认使用Vercel AI Gateway或自定义Provider，并显式配置模型上下文窗口。提供独立检查脚本验证自定义gateway可用性，确保Agent启动前模型入口正常。适合需要接入第三方API资源或管理多模型供应商的开发场景。

TypeScript

Token Plan

路由

Agent

JSON

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

本文介绍如何为Eve Agent配置自定义OpenAI-Compatible Provider，实现模型入口灵活切换。通过环境变量控制默认使用Vercel AI Gateway或自定义Provider，并显式配置模型上下文窗口。提供独立检查脚本验证自定义gateway可用性，确保Agent启动前模型入口正常。适合需要接...

Vercel Eve 接入自定义 AI Provider：别让 Agent 被模型入口绑死-腾讯云开发者社区-腾讯云

Vercel Eve 接入自定义 AI Provider：别让 Agent 被模型入口绑死

Vercel Eve 接入自定义 AI Provider：别让 Agent 被模型入口绑死

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐