Kodosumi
Kodosumi est un environnement d'exécution distribué open source qui gère et exécute des agents d'IA à l'échelle de l'entreprise, offrant une évolutivité transparente, une surveillance en temps réel et une intégration agnostique du framework.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 13, 2025
Qu'est-ce que Kodosumi
Kodosumi est un environnement d'exécution préconfiguré, spécialement conçu pour permettre aux développeurs de déployer et de mettre à l'échelle efficacement des agents d'IA. Basé sur des technologies éprouvées telles que Ray, Litestar et FastAPI, il fournit une infrastructure robuste pour la gestion des flux de travail complexes d'IA. En tant que solution gratuite et open source, Kodosumi permet aux équipes d'exécuter leurs agents d'IA localement, sur site ou dans n'importe quel environnement cloud, tout en conservant le contrôle total de leurs choix de déploiement et d'intégration.
Caractéristiques principales de Kodosumi
Kodosumi est un environnement d'exécution distribué open source conçu spécifiquement pour la gestion et l'exécution d'agents d'IA à l'échelle de l'entreprise. Il offre une intégration transparente avec les frameworks LLM existants, des capacités de surveillance en temps réel et une gestion efficace des flux de travail d'agents de longue durée grâce à l'infrastructure Ray. La plateforme offre des options de déploiement indépendantes du framework, des outils d'observabilité intégrés et des exigences de configuration minimales, ce qui facilite la création, le déploiement et la mise à l'échelle de leurs agents d'IA par les développeurs sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
Mise à l'échelle distribuée: Tire parti de l'infrastructure Ray pour gérer le trafic d'agents en rafale et s'adapter automatiquement horizontalement à travers les clusters pour des performances constantes
Surveillance en temps réel: Le tableau de bord intégré offre une observabilité complète avec des informations en temps réel et une journalisation détaillée pour le débogage des flux de travail d'agents complexes
Intégration indépendante du framework: S'intègre de manière transparente à tous les LLM existants (y compris auto-hébergés), aux frameworks d'agents et aux outils sans imposer d'exigences spécifiques aux fournisseurs
Déploiement simplifié: Nécessite uniquement un seul fichier de configuration YAML pour déployer des agents, avec des options de déploiement cohérentes sur Kubernetes, Docker ou bare metal
Cas d'utilisation de Kodosumi
Flux de travail d'IA de longue durée: Gestion des tâches complexes d'agents d'IA qui s'exécutent pendant des périodes prolongées avec une durée imprévisible, garantissant une exécution et une surveillance fiables
Déploiement d'IA d'entreprise: Mise à l'échelle des agents d'IA dans l'infrastructure de l'organisation tout en maintenant les performances et l'observabilité pour les applications métier
Place de marché des agents d'IA: Déploiement et monétisation des agents d'IA grâce à l'intégration avec Sokosumi Marketplace, permettant aux développeurs de gagner de l'argent grâce à leurs services d'agent
Avantages
Open source et gratuit
Aucune dépendance vis-à-vis d'un fournisseur grâce à une conception indépendante du framework
Basé sur des technologies éprouvées à l'échelle de l'entreprise (Ray, FastAPI, Litestar)
Inconvénients
Encore en phase de développement précoce
Nécessite des connaissances de base en Python pour la mise en œuvre
Certains concepts peuvent être sujets à changement à mesure que le framework évolue
Comment utiliser Kodosumi
Installer Kodosumi: Installez Kodosumi en utilisant pip : \'pip install kodosumi\'
Créer une structure de répertoire: Créez un répertoire pour vos applications agentiques : \'mkdir ./home\' et copiez les exemples d'applications : \'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/\'
Configurer l'environnement: Créez un fichier config.yaml pour définir les exigences des packages Python et les variables d'environnement. Incluez le nom de l'application, le préfixe de route, le chemin d'importation et les paramètres de l'environnement d'exécution, y compris les packages pip requis et les variables d'environnement.
Démarrer le cluster Ray: Accédez au répertoire de base et démarrez le cluster Ray : \'cd home\' suivi de \'ray start --head\'
Configurer les variables d'environnement: Copiez l'exemple de fichier d'environnement et configurez les variables : \'cp .env.example .env\' et modifiez-le si nécessaire en utilisant \'nano .env\'
Déployer les applications: Déployez vos applications en utilisant Ray Serve : \'serve deploy ./hymn/config.yaml\'. Surveillez la progression du déploiement sur http://localhost:8265/#/serve
Démarrer les services Kodosumi: Lancez Kodosumi et enregistrez les points de terminaison Ray : \'koco start --register http://localhost:8001/-/routes\'
Surveiller et gérer: Accédez au tableau de bord Ray sur http://localhost:8265 pour la surveillance en temps réel et le débogage de vos services agentiques
FAQ de Kodosumi
Kodosumi est un environnement d\'exécution préconfiguré pour construire, déployer et mettre à l\'échelle des agents d\'IA en utilisant Ray, Litestar et FastAPI. C\'est gratuit et open source.
Vidéo de Kodosumi
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