一般知能が Vercel でエージェントプラットフォームを構築した方法
General Intelligence は、AI エージェントがクラウドインフラの全機能をプログラム制御可能にする必要性から Render から Vercel へ移行し、100% の自動化を実現する基盤を構築した。
キーポイント
エージェント向けインフラの欠如と課題
既存のクラウドプロバイダは人間の操作（ダッシュボードやコンソール）に最適化されており、AI エージェントが全機能を API や CLI で制御する際にボトルネックとなっていた。
Vercel への戦略的移行と成果
General Intelligence は Vercel の完全なプログラム制御機能を採用し、5 人のエンジニアで毎日 70 コミット以上を処理する圧倒的な開発速度を実現した。
Cofounder のビジョンと実装
同社は「1 人で 10 億ドルの会社」を目指す Cofounder プロダクトを開発中であり、エンジニアリングからマーケティングまで全業務を AI エージェントが担うプラットフォームを提供している。
ローカル開発の廃止とエージェント駆動型ワークフロー
エンジニアはもはやローカルで開発せず、CTO エージェントが変更を Git ブランチに直接プッシュし、プレビュー環境を自動起動してブラウザエージェントでエンドツーエンドテストを行います。
Vercel への完全移行によるプラットフォームの統一
複雑なフルスタックアプリを Vercel に移行することで、デプロイや設定の管理が CLI と API のみで完結し、障害発生時にエージェントと開発者が単一の可視化レイヤーで状況を把握できるようになりました。
顧客企業への自動インフラ提供と内部利用の同一性
各顧客企業には GitHub リポジトリや独自ドメインが自動的にプロビジョニングされ、社内で使用されている CTO エージェントと同じワークフローで管理・運用されています。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI エージェントが単なるコード生成ツールから、クラウドインフラを自律制御する完全な運用主体へと進化するための前提条件（インフラの API 化）を明確に示した点で重要です。General Intelligence の成功事例は、今後「エージェントファースト」の開発環境や SaaS プロバイダの選定基準が、人間中心から機械（AI）中心へシフトしていく兆候を示しています。
編集コメント
AI エージェントの自律性を高める上で、コード生成能力以上に「インフラ操作権限」がボトルネックとなる実例は貴重です。Vercel のようなプラットフォームがエージェントエコシステムの基盤として再定義されつつある現状を如実に示しています。
Vercel 上の General Intelligence
8 人のチーム（エンジニア 5 名）が、1 日あたりエンジニアごとに 10 の PR と 70 以上のコミットをリリース
4,000 以上のプレビューブランチで、同時に約 100 の並列アプリバージョンが実行中
SRE 業務の 90% が Vercel と彼ら自身のエージェント（共同創設者）によって自動化されている
共同創設者は、すべての顧客に対して管理された Vercel アカウントを起動する
General Intelligence は、あらゆる創業者が AI エージェントだけで会社を運営できるプラットフォームを構築しています。そのビジョンは、すべての部門がエージェントによって駆動される「1 人・10 億ドルの企業」です。
彼らのフラッグシップ製品である Cofounder は、エンジニアリング、マーケティング、SEO、財務、営業、カスタマーサポート、オペレーションをカバーする、創業者向けのフルチームのエージェントを提供します。
General Intelligence は 8 人の会社でエンジニアは 5 人です。顧客がエージェント型の会社を運営できるプラットフォームをリリースするために、彼ら自身も同じように運営する必要がありました。Cofounder の CTO エージェントを使って他のエージェント型ビジネス機能を構築したいと考えていましたが、開発者たちはすぐにそれがエージェントの問題ではなくインフラストラクチャの問題であることを学びました。
複雑なマルチテナントプラットフォームにおいて必要とされたのは、完全なプログラムによる制御です：人間が基盤となるクラウドプラットフォーム上で実行できるあらゆるアクションは、CLI または API を通じてコーディングエージェントから利用可能でなければなりません。つまり、デプロイの停止、DNS の変更、請求書の管理、設定の編集など、すべてを意味します。ほとんどのクラウドプロバイダーはこのテストに失敗したため、General Intelligence は Vercel へ移行しました。
エージェントには、エージェント向けに構築されたインフラストラクチャが必要である
コーディングエージェントは並行して数十のプロセスを実行します。ログをデータとして照会し、エラーを入力として解析し、ダッシュボードのクリックをすべて欠落した API として扱います。ボトルネックは、エージェントがコードを書ける速度ではなく、実際に到達可能なクラウドの規模へと移行します。
ほとんどのクラウドは、そのようなパターンに適応していません。それらは人間の開発者向けに構築されています：クリックするためのダッシュボード、読むためのコンソール、一部の操作をカバーするが他の操作では中途半端な API です。エージェントが開発をエンドツーエンドで実行しようとするほど、これらのギャップは積み重なっていきます。
General Intelligence は当初 Render でホスティングしていました。初期の製品には機能しましたが、フルスタックのプレビュー環境のプロビジョニングは初日から苦痛を伴うものでした。
彼らが Cofounder の CTO エージェントの構築を開始したとき、その痛みが障害となりました。プラットフォームはコードを通じてエンドツーエンドで到達可能である必要があり、Render の Python サポートはエージェントが必要とするものを追いつくことができませんでした。
「エージェントに 5% の作業を任せるベンダーもあれば、50% を任せるベンダーもあります」と Pignanelli は説明しました。「私たちは、エージェントが 100% の作業を行えるプラットフォームが必要でした。」彼らはその基準に対してベンダーを評価し、Vercel への移行を選択しました。
エンジニア 5 人がどのようにして 100 人のように出荷するか
Vercel への移行は、General Intelligence がソフトウェアを構築する方法を変え、エンジニアたちはもはやローカル環境で開発を行っていません。共同創設者の CTO エージェントが行うすべての変更は、直接 Git ブランチにプッシュされ、プレビュー環境が起動し、ライブ URL 上のブラウザエージェントによってエンドツーエンドでテストされます。
General Intelligence では現在、4,000 本以上のブランチが進行中です。作業日の任意の時点で、約 100 バージョンのアプリケーションが Vercel で稼働しており、それぞれが独自のプレビュー環境上で、コーディングエージェントまたはブラウザエージェントによって操作されています。今年初め、Fluid compute は前月比で 6.5 倍成長しましたが、その大部分は内部エンジニアリング作業であり、Cofounder 内でビジネスエージェントを構築するコーディングエージェントによるものでした。
今日、エンジニアたちは、1 ヶ月あたりエンジニアごとに 5,000 ドルのトークン予算の中で、平均して 1 日あたり 10 の PR（プルリクエスト）をリリースしており、各 PR には 70 以上のコミットが含まれています。
Cofounder の Python バックエンドの Vercel への移行
General Intelligence は Python バックエンドを実行しており、複雑なフルスタックアプリケーションを Vercel に移行した最初のチームの一つです。彼らは意図的にこの移行を行いました。なぜなら、エージェントがフロントエンドだけでなく、スタック全体にわたるデプロイ、設定、コンピューティングを駆動する必要があったからです。
1 つのプラットフォームに統一することで、チームとエージェントのための管理対象範囲（サーフェスエリア）は、1 つの CLI、1 つの API、そして 1 つの観測性層（observability layer）に縮小されました。何かが壊れた場合、エージェントと開発者は、すべての状況を 1 か所で把握することができます。
Vercel 上で Cofounder をマルチテナントアプリとして実行する
Cofounder で創業者が会社を立ち上げると、単なるエージェントのセットだけでなく、実際に GitHub リポジトリと管理された Vercel デプロイメントが提供されます。これらは Vercel for Platforms を通じて自動的にプロビジョニングされます。各会社には独自ドメインも付与され、SSL と DNS の管理は自動で行われます。
顧客企業の内部にあるエンジニアリングエージェントは、Cofounder の CTO であり、General Intelligence が社内で使用するのと同じ製品です。このエージェントは同じワークフローを実行します：ブランチの作成、プレビュー環境の構築、ライブ URL をテストするブラウザベースのエージェントによる検証などです。
次に何をするか
General Intelligence は、顧客に提供するのと同じ製品を使って自社を継続的に構築していきます。新しい部署やエージェントを追加していく際、Pignanelli 氏は Vercel によってクラウド基盤の設定に時間を割くのではなく、顧客に集中できると述べています。
General Intelligence は、初のフルスタック型エージェント会社プラットフォームである Cofounder を構築中です。
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原文を表示
General Intelligence on Vercel
8-person team (5 engineers) shipping 10 PRs and 70+ commits per engineer, per day
4,000+ preview branches with ~100 parallel app versions running at any moment
90% of SRE work automated through Vercel and their own agent (Cofounder)
Cofounder launches with a managed Vercel account for every customer
General Intelligence is building a platform that lets any founder run a company entirely with AI agents. Their vision is the one-person, billion-dollar company where every department is driven by agents.
Their flagship product, Cofounder, gives founders a full team of agents that cover engineering, marketing, SEO, finance, sales, customer support, and operations.
General Intelligence is an 8-person company with 5 engineers. To ship a platform that lets their customers run agentic companies, they had to operate as one themselves. They wanted to use Cofounder's CTO agent to build out other agentic business functions, and their developers quickly learned that was an infrastructure problem, not an agent problem.
For a complex, multi-tenant platform, the requirement was total programmatic control: every action a human could take on the underlying cloud platform had to be available to a coding agent through a CLI or APIs. That meant killing deployments, changing DNS, managing billing, editing configs, all of it. Most cloud providers failed that test, and that's why General Intelligence migrated to Vercel.
Agents need infrastructure built for agents
A coding agent runs dozens of processes in parallel. It queries logs as data, parses errors as input, and treats every dashboard click as a missing API. The bottleneck stops being how fast the agent can write code and becomes how much of the cloud it can actually reach.
Most clouds aren't shaped for that pattern. They're built for human developers: dashboards to click, consoles to read, APIs that cover some operations but stop short of others. The closer an agent gets to running development end-to-end, the more those gaps stack up.
General Intelligence started out hosting on Render. It worked for the early product, but provisioning preview environments for the full stack was painful from day one.
When they started building Cofounder's CTO agent, that pain became a blocker. The platform had to be reachable end-to-end through code, and Render's Python support couldn't keep up with what the agent needed.
"There are vendors that let an agent do 5% of the work, and vendors that let an agent do 50%," explained Pignanelli. "We needed a platform that would let an agent do 100%." They evaluated vendors against that bar and made the choice to migrate to Vercel.
How five engineers ship like a hundred
Migrating to Vercel changed how General Intelligence builds software, and their engineers don't develop locally anymore. Every change Cofounder's CTO agent makes goes straight to a Git branch, spins up a preview environment, and gets tested end-to-end by a browser agent on the live URL.
General Intelligence has over 4,000 branches in flight. At any moment during a workday, around 100 versions of their app are running on Vercel, each on its own preview environment with a coding agent or browser agent operating it. Earlier this year, Fluid compute grew 6.5x month-over-month, and most of that growth was internal engineering work: coding agents building business agents in Cofounder.
Today, engineers ships an average of 10 PRs a day with 70+ commits each, on a token budget of $5,000 per engineer per month.
Migrating Cofounder's Python backend to Vercel
General Intelligence runs a Python backend, and they were one of the first teams to migrate a complex full stack app Vercel. They did it deliberately, because the agent had to drive deployments, configs, and compute across the whole stack, not just the frontend.
Unifying on one platform shrank the surface area for the team and the agent to one CLI, one API, and one observability layer. When something breaks, the agent and the developers have the full picture in one place.
Running Cofounder as a multi-tenant app on Vercel
When a founder spins up a company on Cofounder, they get more than a set of agents, they get a real GitHub repository and a managed Vercel deployment, provisioned automatically through Vercel for Platforms. Each company also gets its own domain, with SSL and DNS handled automatically.
The engineering agent inside the customer's company is Cofounder's CTO, the same product General Intelligence uses internally. It runs the same workflow: branches, preview environments, browser agents testing the live URL.
What's next
General Intelligence will keep building their own company on the same products they ship to customers. As they add new departments and agents, Pignanelli says Vercel allows them to focus on the customer, not configuring the cloud underneath.
General Intelligence is building Cofounder, the first full-stack agent company platform.
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