Zo Computer multiplie par 20 la fiabilité de son agent IA avec Vercel

Zo Computer, une plateforme de clouds personnels avec un agent IA, a multiplié par 20 la fiabilité de son système. La clé du succès est l'implémentation de Vercel AI Gateway et SDK, qui ont unifié le travail avec différents fournisseurs de modèles.

Problème : un adaptateur pour chaque API

Zo Computer permet aux utilisateurs de travailler avec n'importe quels modèles IA et de charger leurs propres clés. Cela signifie que la plateforme doit supporter OpenAI, Anthropic, MiniMax, GLM, Fireworks et beaucoup d'autres. Auparavant, chaque fournisseur nécessitait un adaptateur séparé — traitement d'images différent, logique de gestion des clés différente, cas limites différents.

Quand un nouveau modèle sortait chaque semaine, un ingénieur écrivait manuellement un adaptateur, le testait et le déployait. Pour une équipe de 8 personnes, c'était une perte de temps constante. Les métriques initiales étaient sombres : taux de succès de 98% avec un taux de retry de 7,5%. Un message utilisateur sur 50 échouait ou nécessitait une réexécution.

Solution : SDK + Gateway au lieu de centaines d'intégrations

Zo est passée à Vercel AI SDK et AI Gateway — deux couches qui ont divisé les responsabilités.

AI SDK a remplacé tout le code maison des adaptateurs. Au lieu d'implémentations séparées pour chaque fournisseur, les ingénieurs ont obtenu une interface unique. Le traitement des images est normalisé, les formats de réponse sont unifiés.

AI Gateway a pris en charge le niveau infrastructure :

• Logique de retry automatique au lieu de gestion manuelle
• Routage entre les fournisseurs et basculement vers les modèles alternatifs
• Surveillance et optimisation en temps réel
• Les nouveaux modèles sont ajoutés via une configuration sans écrire de code

Après la mise en œuvre, Zo a pu ajouter le support de nouveaux modèles en moins d'une minute.

Chiffres : une amélioration de 20x et bien plus

Résultats impressionnants :

• Taux de retry : 7,5% → 0,34% (divisé par 20)
• Taux de succès : 98% → 99,93%
• Latence P99 : 131 sec → 81 sec (moins 38%)
• Temps d'ajout d'un modèle : <1 minute sans code

Rob Cheung, cofondateur de Zo Computer : « Nous ne soupçonnions même pas le problème jusqu'à ce que nous passions à Vercel. Les chiffres ont montré la vérité — avant, il y avait trop de pannes ».

Ce que cela signifie

Pour les startups comme Zo, cela signifie qu'elles ne dépendent plus de l'infrastructure interne autour de chaque modèle. L'équipe peut se concentrer sur le produit — sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec l'agent IA. Zo vise un million de nouveaux utilisateurs en 2026, et la technologie le permet maintenant.