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

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

Le problème : un adaptateur par API

Zo Computer permet aux utilisateurs de travailler avec n'importe quel modèle d'IA et d'importer leurs propres clés. La plateforme doit donc prendre en charge OpenAI, Anthropic, MiniMax, GLM, Fireworks et bien d'autres. Auparavant, chaque fournisseur exigeait son propre adaptateur, avec un traitement des images différent, une logique de gestion des clés différente et des cas limites différents. Quand un nouveau modèle sortait chaque semaine, un ingénieur devait écrire l'adaptateur à la main, le tester et le déployer. Pour une équipe de 8 personnes, c'était une fuite de temps permanente.

Les métriques de départ étaient mauvaises : un taux de succès de 98 % avec un taux de nouvelles tentatives de 7.5%. Un message d'utilisateur sur 50 échouait ou nécessitait une nouvelle tentative.

La solution : SDK + Gateway plutôt que cent intégrations

Zo est passée à Vercel AI SDK et AI Gateway, deux couches qui se partagent les responsabilités.

AI SDK a remplacé tout le code artisanal des adaptateurs. Au lieu d'une implémentation par fournisseur, les ingénieurs disposent d'une interface unique. Le traitement des images est normalisé et les formats de réponse sont unifiés.

AI Gateway a pris en charge la couche d'infrastructure :

• Logique de retry automatique au lieu d'une gestion manuelle
• Routage entre fournisseurs et fallback vers des modèles alternatifs
• Supervision et optimisation en temps réel
• Les nouveaux modèles s'ajoutent via la configuration, sans écrire de code

Après la migration, Zo a pu ajouter la prise en charge de nouveaux modèles en moins d'une minute.

Les chiffres : une amélioration de 20x, et plus

Les résultats impressionnent :

• Retry rate : 7.5% → 0.34% (divisé par 20)
• Success rate : 98% → 99.93%
• P99 latency : 131 s → 81 s (38% de moins)
• Time to add model : <1 minute, sans code

Rob Cheung, cofondateur de Zo Computer : « Nous ne soupçonnions même pas le problème avant de passer à Vercel. Les chiffres ont montré la vérité : il y avait beaucoup trop d'échecs auparavant. »

Ce que cela signifie

Pour des startups comme Zo, cela veut dire qu'elles ne dépendent plus d'une infrastructure maison autour de chaque modèle. L'équipe peut se concentrer sur le produit, sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec l'agent IA. Zo vise un million de nouveaux utilisateurs en 2026, et la technologie le permet désormais.