Vercel 现已正式支持 Python
内容提要
Vercel 原生支持 Python，可自动识别 FastAPI、Flask、Django，运行 CPython 并支持 uv 依赖管理。提供 Sandbox、AI SDK、Workflow SDK 等原生 SDK，用于构建智能体与工作流。通过 Vercel Services 可将 Python 后端与 JavaScript 前端部署在同一项目中，共享预览、原子部署与回滚，并支持服务间私有调用。
延伸解读
Python 在 Vercel 上获得一等公民支持
Vercel 将 Python 视为一等语言和运行时，这意味着 Python 应用不再需要额外适配或变通方案。平台自动识别 FastAPI、Flask 和 Django 等主流框架，并针对静态资源通过 CDN 提供服务。运行时基于 Linux 上的 CPython，依赖管理支持 uv 和 pyproject.toml，与 Python 社区现代工具链保持一致。
原生 SDK 扩展 Python 应用能力
Vercel 为 Python 提供了一系列原生 SDK，覆盖智能体、工作流和后台任务等场景。Sandbox 可按需提供隔离的 Linux 虚拟机，用于运行不可信代码；AI SDK 和 Workflow SDK 目前处于 Beta，分别用于生成模型响应和持久化工作流状态；Queues 处理后台消息，Connect 管理外部 API 凭证，Blob 提供对象存储。这些 SDK 可单独或组合使用。
全栈部署：前后端同项目协作
通过 Vercel Services，开发者可以将 Python 后端与 JavaScript 前端部署在同一项目中，共享预览环境、原子部署和回滚。项目内支持按服务查看日志，并通过服务绑定进行私有调用。例如，在仓库根目录的 vercel.toml 中定义前端和 FastAPI 服务，并配置重写规则，即可让 /api/ 路径的请求路由到后端，其余请求由前端处理。
Q&A
Vercel 现在支持哪些 Python 框架？
Vercel 自动识别并配置 FastAPI、Flask 和 Django 应用，并提供框架特定的支持，通过 Vercel CDN 提供静态资源。
Vercel 上的 Python 运行时环境是怎样的？
Vercel 在 Linux 上运行 CPython，并支持使用 uv 和 pyproject.toml 进行依赖管理。
Vercel 提供哪些原生 Python SDK？
Vercel 提供 Sandbox（按需隔离 Linux VM）、AI SDK for Python (Beta)（生成或流式传输模型响应并调用工具）、Workflow SDK for Python (Beta)（持久化执行状态并重试失败步骤）、Queues (Beta)（发送和接收后台工作消息）、Connect（获取调用外部 API 的凭证）、Blob（上传和检索对象存储中的文件）。这些 SDK 可以单独使用，也可以组合在同一个 Python 应用中。
如何将 Python 后端与 JavaScript 前端部署在同一个 Vercel 项目中？
使用 Vercel Services，可以在一个项目中同时部署前端和后端，共享预览、原子部署和回滚。在项目根目录添加 vercel.toml 配置，指定前端和后端服务，并设置重写规则将 /api 请求路由到后端，其他请求路由到前端。使用 vercel dev 在本地运行两个服务，然后从同一仓库一起部署。
Vercel 上的 Python 计算能力如何？
Vercel 提供 Fluid compute 来扩展请求驱动的应用，并使用 Vercel Daemons 运行长时间运行的基于拉取的工作负载。
Vercel 支持 Python 的哪些 AI 和智能体功能？
通过 AI SDK for Python (Beta)，可以生成或流式传输模型响应并调用工具；Sandbox 为应用或智能体提供按需隔离的 Linux VM；Workflow SDK for Python (Beta) 可持久化执行状态并重试失败的工作流步骤。
