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Outil d'IA

Zero Review

Zero (Zerolang) est un langage de programmation système expérimental de Vercel Labs conçu pour permettre aux agents IA de lire, réparer et déployer des programmes natifs.

shipped 22 août 2026image-generationfreemium
Domain rating37Monthly visits59/mo
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Zero — product screenshot

Pourquoi c'est important

1Zero a été lancé publiquement par Vercel Labs le 15 mai 2026, en version 0.1.1.
2Le dépôt GitHub a accumulé plus de 900 étoiles dans les 24 premières heures de sa sortie.
3Un programme 'Hello World' se compile en un exécutable de 16,2 KiB en 1 ms.
4Le projet est open-source et disponible sur GitHub sous la licence Apache 2.0.

À propos de Zero

Public cible
Developers looking for a language to create agent-based applications

overview

Qu'est-ce que Zero ?

Zero est un outil de langage de programmation système développé par Vercel Labs qui permet aux agents IA de lire, réparer et déployer des programmes natifs. Il exploite un modèle graphique pour gérer efficacement la logique et les flux de travail des programmes, permettant aux agents d'interroger et de modifier le graphe du programme de manière transparente.

features

Fonctionnalités clés de Zero

Zero (Zerolang) intègre plusieurs fonctionnalités spécifiquement conçues pour optimiser l'interaction des agents IA et la gestion efficace des programmes. Ses principes de conception fondamentaux privilégient la lisibilité par machine et la sortie structurée.

  • Conception de langage axée sur le graphe pour la logique et les flux de travail des programmes.
  • Compilation en temps réel pour un feedback immédiat.
  • Modifications vérifiées du graphe du programme, assurant l'intégrité structurelle.
  • Performances rapides, avec 'Hello World' se compilant en 16,2 KiB en 1 ms.
  • Zéro dépendances pour un minimum de surcharge.
  • Effets explicites pour un comportement de programme clair.
  • E/S basées sur les capacités pour des interactions contrôlées.
  • Diagnostics JSON structurés pour la réparation de code pilotée par l'IA.

use cases

Qui devrait utiliser Zero ?

Zero s'adresse principalement aux agents IA et aux développeurs travaillant sur des applications basées sur des agents, offrant un environnement linguistique spécialisé pour la génération et la réparation automatisées de code.

  • Agents IA : Pour lire, réparer et déployer des programmes natifs.
  • Développeurs et ingénieurs travaillant avec des agents IA : Pour faciliter les boucles d'édition d'agents pour les programmes natifs.
  • Équipes explorant le développement de logiciels piloté par des agents : Pour créer des outils CLI natifs et expérimenter dans des environnements sandbox.
  • Chercheurs et praticiens en programmation IA : Pour fournir un langage permettant aux agents IA de travailler avec la syntaxe, les diagnostics, les builds, les packages et l'utilisation de la bibliothèque standard.

how to use

Comment utiliser Zero

Zero est un langage de programmation expérimental conçu pour les agents IA. Il est open-source et peut être accédé via son dépôt GitHub pour l'installation et l'expérimentation.

  • 1Accédez au dépôt GitHub de Zero (Zerolang) à l'adresse https://github.com/vercel-labs/zerolang.
  • 2Suivez les instructions d'installation fournies dans le dépôt pour votre environnement spécifique.
  • 3Commencez à expérimenter le langage en écrivant des programmes simples ou en explorant des exemples existants.
  • 4Utilisez les fonctionnalités du langage pour la génération de code agentique et la réparation automatisée de code.
  • 5Consultez la documentation de l'API à l'adresse https://zerolang.ai/getting-started pour des directives d'utilisation détaillées.

pricing

Tarification et plans de Zero

Zero est un projet open-source développé par Vercel Labs et est sous licence Apache 2.0. En tant que langage de programmation expérimental, il fonctionne sur un modèle freemium, ce qui signifie que le langage de base et ses outils sont gratuits à installer et à utiliser. Il n'y a pas de niveaux de prix commerciaux ou de plans d'abonnement actuellement disponibles.

  • Freemium : Gratuit à installer et à utiliser sous la licence Apache 2.0.

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Pros

  • +Agent-first design optimizes for AI agent experience (AX) with machine-readable output.
  • +Graph-first language design facilitates efficient program logic and workflow management.
  • +Structured JSON diagnostics enable AI agents to self-heal and repair code iteratively.
  • +Compiles to small, native executables (e.g., 16.2 KiB for 'Hello World').
  • +Open-source under Apache 2.0 license, promoting community contribution and free use.
  • +Explicit effects and capability-based I/O enhance program predictability and control.

Cons

  • −Currently in pre-1.0 experimental stage (v0.1.1), with expected breaking changes.
  • −Limited training data available for AI agents compared to established languages like Rust or Python.
  • −Performance claims (e.g., 'faster/smaller than established langs') are unproven at this early stage.
  • −Not primarily designed for human developers, potentially leading to a different developer experience (DX).
  • −Lack of a stable ecosystem and community support compared to mature programming languages.

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Zero vs Concurrents

Zero est positionné comme un langage de programmation système avec une conception 'agent-first', le différenciant des langages de programmation traditionnels et des frameworks d'agents IA existants.

1

Provides a modular framework for building applications with large language models, allowing developers to chain together various components like models, prompts, and external data sources.

LangChain is a Python library that offers a flexible, code-centric approach to building agents and workflows within an existing programming language. Zerolang is a new, dedicated programming language with an integrated graph model, potentially offering a more opinionated and streamlined experience for graph-based logic.

2

Enables the development of multi-agent systems where multiple AI agents can converse and collaborate to solve complex tasks.

AutoGen excels at orchestrating conversations and collaboration among multiple AI agents. While Zerolang focuses on a graph model for individual agent logic and workflow, AutoGen provides a robust framework for defining how agents interact and cooperate.

3

Offers a visual, drag-and-drop interface to build and deploy custom LLM applications and agents without extensive coding.

FlowiseAI provides a low-code, visual builder for creating agent workflows, which aligns with Zerolang's graph model concept but through a graphical user interface. Zerolang is a programming language, offering programmatic control over the graph and agent logic, which might be preferred for complex or custom implementations.

4

Specializes in orchestrating autonomous AI agents into collaborative 'crews' with defined roles, tasks, and processes to achieve specific goals.

CrewAI focuses on defining structured teams of agents with distinct roles and responsibilities for collaborative task execution. Zerolang provides a dedicated language and graph model for defining the underlying logic and state that agents can interact with, offering a different level of abstraction for agent design.

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