Zero

产品简介

Zero 是由 Vercel Labs 推出的实验性编程语言，官方将其定位为「The Programming Language for Agents」（为 AI Agent 而生的编程语言）。它由 Chris Tate 与 Matt Van Horn 主导设计，核心理念与传统语言截然不同：传统编程语言假设读者是人类开发者，而 Zero 假设代码的第一读者是 AI Agent。因此，它的语法、工具链与错误输出都围绕「机器可解析、可校验、可自动修复」这一目标重新设计。Zero 目前处于 v0.1.x 实验阶段，官方明确标注为 pre-1、intentionally unstable（有意保持不稳定），并建议在安全环境中试用，不要用于生产系统。

核心功能

1. 程序图即程序：Zero 提出「the graph is the program」的设计，人类只描述想要的结果，Agent 则查询程序图、提交被检查的编辑并验证结果，让代码修改从「写文本」变成「改图」。
2. 结构化 JSON 诊断：zero check --json 会输出带稳定错误码（如 NAM003）、人类可读信息与带类型的修复对象的结构化结果，避免 Agent 去解析脆弱的文本报错。
3. 能力类型化的 I/O：函数若想访问外部世界，必须声明 World 能力参数；错误传播必须声明 raises；可失败操作必须用 check 处理。副作用与失败模式都写在签名里，而非埋在运行时堆栈中。
4. 统一 CLI：一个二进制文件封装了编译器、运行器、构建系统、依赖图、体积报告、skills、explain、fix、doctor 等子命令，所有子命令都支持 --json 输出。
5. 超小体积原生二进制：直接生成 ELF / Mach-O / PE / WASM，无强制垃圾回收、无隐藏异步运行时、无 LLVM 依赖，目标是将原生可执行文件控制在 10 KiB 以内，适合 CI、边缘函数与 Serverless 等受限环境。
6. 内置 Agent 引导：zero skills 会下发与版本匹配的 Agent 使用指南，zero explain 可查询错误码含义，zero fix --plan --json 返回机器可读的修改计划。

特色优势

• 为机器读者优化：稳定错误码、机器可解析的修复提示，让 Agent 自动纠错的闭环更短。
• 能力透明可审计：读一个函数的签名，就能立刻知道它能做什么、不能做什么，无需追溯实现，人类审查 Agent 生成代码时尤其有价值。
• 运行时行为可预测：没有隐藏的 GC、分配器和事件循环，降低 Agent 生成代码的运行不确定性。
• 开源可研究：以 Apache-2.0 许可开源，代码托管在 GitHub 的 vercel-labs/zero 仓库，便于开发者研究与验证。

应用场景

1. Agent 自动生成小型工具：需要产出可在受限环境快速运行的小体积程序时，Zero 的可预测成本优势明显。
2. CI 与边缘计算：在 CI 流水线、边缘函数、Serverless 运行时中部署轻量二进制。
3. Agent 自审与代码审查：让 Agent 审阅自己产出的代码时快速校验副作用与能力边界。
4. 编程语言与 Agent 工程研究：作为「agent-first 语言设计」的样本，用于研究诊断结构与机器可读工具链。

适用人群

适合 AI Agent 工程师、编译器与语言设计研究者、关注 Agent-Native 软件架构的开发者，以及希望让自动化代码生成更可控的团队。

出品方

Zero 由 Vercel Labs 出品，是 Vercel 在 AI 开发工具方向的一次前沿探索，与其 v0 等产品同属 AI 编程生态。

更新动态

Zero 于 2026 年发布，当前版本为 v0.1.x，24 小时内即获得数百 GitHub Star。官方反复强调其处于实验阶段、规格不稳定、尚无包注册表、跨平台编译支持有限，VS Code 扩展目前仅覆盖语法高亮，定位为「值得跟踪的实验，而非生产依赖」。

官网链接

官网：https://zerolang.ai

项目仓库：https://github.com/vercel-labs/zero