如今，迭代速度取决于你能多快地配置好应用或智能体所需的计算机。
不同工作负载的运行时长、内存占用，以及对环境的控制程度各不相同。过去这意味着每种任务都要用不同的计算原语，因此产品迭代不仅要开发功能，还要配置基础设施。
我们打造 Vercel，就是为了让这些都不再成为你的问题。计算层是一个单一的系统，职责很简单：接收任何工作负载，组装它所需的机器，随时动态切换配置，并实时吸收突发的容量需求。
我们称之为 Fluid。
最先运行在它上面的是构建，随后是沙箱，现在是函数。只要你在 Vercel 上发布过项目，你就已经在不知不觉中用上了 Fluid。
Fluid 计算目前每天运行超过 1,500 万次构建，每周运行 2,500 万个沙箱，每月处理一万亿次请求。
函数、沙箱和构建运行在同一个系统上：Hive、Fluid 镜像（Fluid images）和 Vercel Drives。
计算的演变史
过去，更换机器配置意味着亲手动手。你得去电脑店买块硬盘或一条内存，自己装上去。
后来，你可以按需租用裸金属服务器，用它来托管网站、运行数据库或发送邮件。
再后来，云让你可以按任意配置申请机器，选择操作系统，用完即弃。
对智能体来说，连云都太慢了。标准虚拟机的配置速度跟不上它们的工作节奏，而这正是 Fluid 的强项。
工作负载如何在 Fluid 上运行
当工作负载到来时，Fluid 会按其形态组装一台机器。如果智能体需要运行代码，Hive 会提供一台隔离的虚拟机，通常是已经预热好的，因此可以立即就绪。你自己的镜像在其上启动，作为运行环境。随后挂载一个 Drive，你的文件就在原处，因为存储从来没有与机器绑定。
每种工作负载的需求各不相同。构建受限于计算，所以需要一台强劲的机器，CPU 和内存都要充足。函数受限于 IO，需要在请求到达的瞬间加载特定代码运行，通常用小型虚拟机。沙箱受限于灵活性，工作需要什么配置就用什么配置，并挂载一个 Drive 存放用户数据。
Fluid 计算是这一切所依赖的执行模型。多个请求运行在同一个实例上，而不是各自启动一个实例。工作立即开始，而且借助 Active CPU 计费，你只在代码实际工作时为 CPU 付费，等待数据库或模型响应时不收费。
Hive
Hive 是“硬件”。我们构建它是为了掌控自己的算力。它负责配置每个工作负载所运行的隔离机器：为任务挑选合适的机器，在我们的多租户环境中保证每台机器相互隔离，并且在全球范围内做到这一点。Hive 为每个产品提供统一的控制平面 API，因此我们的各个团队都构建在同一个基础之上，而不必各自维护一套。
Fluid 镜像
Fluid 镜像是运行环境。此前，操作系统是固定的：你运行的是云提供的那一个，而不是你选择的那一个。现在，你可以把自己的镜像推送到 Vercel Container Registry，并在沙箱和函数中运行。在后台，Vercel 会将镜像转换为一种我们称为 VHS（Vercel Hive Snapshot）的格式的 Fluid 镜像。这是 Dockerfile 部署和沙箱自定义镜像背后的优化启动格式，因此可以恢复而非启动，自定义机器在几毫秒内即可就绪。它使用与 Sandbox Snapshots 相同的技术，因此一个产品中的优化会惠及其余产品。v0 已经用它来构建和运行自己的开发环境。
Vercel Drives
Vercel Drives 是存储。你的文件保存在可移植、持久的存储中，随工作负载迁移，而不是困在某台机器的磁盘上。存储的寿命长于与之相连的计算，这正是整个系统得以运转的关键。Drive 不绑定任何单台机器，你可以更换其下的计算资源，并在下一次会话中从上次中断的地方精确继续。目前 Drive 已可挂载到沙箱（私有测试版），之后将扩展到 Fluid 的其余部分。
底层是同一个系统
这些是同一系统的不同形态，而不是各自独立的平台。由于每个产品的底层都是同一个计算层，启动时间、隔离、调度或缓存方面的改进会同时作用于函数、沙箱和构建，而不必重复构建三次。新形态的计算可以直接添加，无需重建底层基础。你不会得到彼此渐行渐远的独立原语。
而且这是真实可用的，不是示意图：Hive 能在几毫秒内配置出完整的虚拟机，并连带你的文件系统状态一起带过来，所以你获得的隔离强于 isolate 或容器，却不必为此付出启动时间的代价。
智能体工作负载
智能体要想行动迅速，就需要合适的机器，而且要立刻拿到。机器组装得越快，智能体工作得越快。
智能体运行的是不受信任的代码，所以机器需要有安全边界。它自带工具，所以机器需要有自己的环境。而且由于智能体不断地启动和销毁，它的状态必须比计算活得更久。Fluid 会立即组装出这样一台机器，然后在下一个任务到来时再组装一台全新的。
多年来，机器是固定不变的，你得让工作去适应它。
在 Fluid 中，你描述工作，机器围绕它成形。