Kodosumi
Kodosumi 是一个开源的分布式运行时环境，可在企业规模上管理和执行 AI 代理，提供无缝的可扩展性、实时监控和框架无关的集成。
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年06月13日
什么是 Kodosumi
Kodosumi 是一个预配置的运行时环境，专为开发人员高效部署和扩展 AI 代理而构建。它基于 Ray、Litestar 和 FastAPI 等值得信赖的技术构建，为管理复杂的 AI 工作流程提供了强大的基础设施。作为一种免费的开源解决方案，Kodosumi 允许团队在本地、内部部署或任何云环境中运行他们的 AI 代理，同时保持对其部署和集成选择的完全控制。
Kodosumi 的主要功能
Kodosumi 是一个开源的分布式运行时环境，专为在企业规模上管理和执行 AI 代理而设计。它提供与现有 LLM 框架的无缝集成、实时监控功能，并通过 Ray 基础设施高效处理长时间运行的代理工作流程。该平台提供与框架无关的部署选项、内置的可观察性工具和最少的配置要求，使开发人员可以更轻松地构建、部署和扩展其 AI 代理，而无需供应商锁定。
分布式扩展: 利用 Ray 基础设施来处理突发的代理流量，并在集群中自动水平扩展，以实现一致的性能
实时监控: 内置仪表板提供全面的可观察性，具有实时洞察力和详细的日志记录，用于调试复杂的代理工作流程
与框架无关的集成: 与任何现有的 LLM（包括自托管）、代理框架和工具无缝集成，而无需强制执行特定的供应商要求
简化的部署: 仅需要一个 YAML 配置文件即可部署代理，并且在 Kubernetes、Docker 或裸机上具有一致的部署选项
Kodosumi 的使用场景
长时间运行的 AI 工作流程: 管理运行时间较长且持续时间不可预测的复杂 AI 代理任务，确保可靠的执行和监控
企业 AI 部署: 在组织基础设施中扩展 AI 代理，同时保持业务应用程序的性能和可观察性
AI 代理市场: 通过与 Sokosumi 市场的集成来部署 AI 代理并将其货币化，使开发人员可以从其代理服务中获利
优点
开源且免费使用
没有供应商锁定，采用与框架无关的设计
建立在经过验证的企业级技术（Ray、FastAPI、Litestar）之上
缺点
仍处于早期开发阶段
需要基本的 Python 知识才能实现
随着框架的发展，某些概念可能会发生变化
如何使用 Kodosumi
安装 Kodosumi: 使用 pip 安装 Kodosumi：'pip install kodosumi'
创建目录结构: 为您的代理应用程序创建一个目录：'mkdir ./home' 并复制示例应用程序：'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
配置环境: 创建 config.yaml 文件以定义 Python 包要求和环境变量。包括应用程序名称、路由前缀、导入路径和运行时环境设置，包括所需的 pip 包和环境变量
启动 Ray 集群: 更改到主目录并启动 Ray 集群：'cd home'，然后是 'ray start --head'
设置环境变量: 复制示例环境文件并配置变量：'cp .env.example .env' 并根据需要使用 'nano .env' 进行编辑
部署应用程序: 使用 Ray Serve 部署您的应用程序：'serve deploy ./hymn/config.yaml'。在 http://localhost:8265/#/serve 监控部署进度
启动 Kodosumi 服务: 启动 Kodosumi 并注册 Ray 端点：'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
监控和管理: 访问 http://localhost:8265 上的 Ray 仪表板，以实时监控和调试您的代理服务
Kodosumi 常见问题
Kodosumi是一个预配置的运行时环境，用于使用Ray、Litestar和FastAPI构建、部署和扩展AI代理。它是免费且开源的。
与 Kodosumi 类似的最新 AI 工具
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Hapticlabs是一个无代码工具包，使设计师、开发者和研究人员能够轻松地在设备上设计、原型设计和部署沉浸式触觉交互，无需编码。
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类似 Kodosumi 的热门 AI 工具
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A2A (Agent2Agent) 协议是 Google 开发的一种开放互操作协议，该协议使得不同框架和供应商之间的 AI 代理能够无缝地进行通信和协作，而不论其底层架构如何。
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