Kodosumi
Kodosumi adalah lingkungan runtime terdistribusi sumber terbuka yang mengelola dan menjalankan agen AI pada skala perusahaan, menawarkan skalabilitas tanpa batas, pemantauan waktu nyata, dan integrasi agnostik kerangka kerja.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Jun 13, 2025
Apa itu Kodosumi
Kodosumi adalah lingkungan runtime yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang dibuat khusus untuk pengembang untuk menerapkan dan menskalakan agen AI secara efisien. Dibangun di atas teknologi tepercaya seperti Ray, Litestar, dan FastAPI, ia menyediakan infrastruktur yang kuat untuk mengelola alur kerja AI yang kompleks. Sebagai solusi sumber terbuka dan gratis, Kodosumi memungkinkan tim untuk menjalankan agen AI mereka secara lokal, di tempat, atau di lingkungan cloud mana pun sambil mempertahankan kendali penuh atas penerapan dan pilihan integrasi mereka.
Fitur Utama Kodosumi
Kodosumi adalah lingkungan runtime terdistribusi sumber terbuka yang dirancang khusus untuk mengelola dan menjalankan agen AI dalam skala perusahaan. Ia menyediakan integrasi tanpa batas dengan kerangka kerja LLM yang ada, kemampuan pemantauan waktu nyata, dan penanganan alur kerja agen yang berjalan lama secara efisien melalui infrastruktur Ray. Platform ini menawarkan opsi penerapan agnostik kerangka kerja, alat observabilitas bawaan, dan persyaratan konfigurasi minimal, sehingga memudahkan pengembang untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan agen AI mereka tanpa terikat pada vendor.
Penskalaan Terdistribusi: Memanfaatkan infrastruktur Ray untuk menangani lalu lintas agen yang meledak-ledak dan secara otomatis menskalakan secara horizontal di seluruh klaster untuk kinerja yang konsisten
Pemantauan Waktu Nyata: Dasbor bawaan menyediakan observabilitas komprehensif dengan wawasan waktu nyata dan pencatatan terperinci untuk men-debug alur kerja agen yang kompleks
Integrasi Agnostik Kerangka Kerja: Terintegrasi dengan mulus dengan LLM yang ada (termasuk yang dihosting sendiri), kerangka kerja agen, dan alat apa pun tanpa memberlakukan persyaratan vendor tertentu
Penerapan yang Disederhanakan: Hanya memerlukan satu file konfigurasi YAML untuk menerapkan agen, dengan opsi penerapan yang konsisten di seluruh Kubernetes, Docker, atau bare metal
Kasus Penggunaan Kodosumi
Alur Kerja AI yang Berjalan Lama: Mengelola tugas agen AI kompleks yang berjalan untuk periode yang diperpanjang dengan durasi yang tidak dapat diprediksi, memastikan eksekusi dan pemantauan yang andal
Penerapan AI Perusahaan: Menskalakan agen AI di seluruh infrastruktur organisasi sambil mempertahankan kinerja dan observabilitas untuk aplikasi bisnis
Pasar Agen AI: Menerapkan dan memonetisasi agen AI melalui integrasi dengan Pasar Sokosumi, memungkinkan pengembang untuk mendapatkan penghasilan dari layanan agen mereka
Kelebihan
Sumber terbuka dan gratis untuk digunakan
Tidak ada keterikatan vendor dengan desain agnostik kerangka kerja
Dibangun di atas teknologi skala perusahaan yang terbukti (Ray, FastAPI, Litestar)
Kekurangan
Masih dalam fase pengembangan awal
Memerlukan pengetahuan dasar Python untuk implementasi
Beberapa konsep mungkin dapat berubah seiring berkembangnya kerangka kerja
Cara Menggunakan Kodosumi
Instal Kodosumi: Instal Kodosumi menggunakan pip: 'pip install kodosumi'
Buat struktur direktori: Buat direktori untuk aplikasi agentic Anda: 'mkdir ./home' dan salin contoh aplikasi: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
Konfigurasi lingkungan: Buat file config.yaml untuk menentukan persyaratan paket Python dan variabel lingkungan. Sertakan nama aplikasi, awalan rute, jalur impor, dan pengaturan lingkungan runtime termasuk paket pip dan variabel lingkungan yang diperlukan
Mulai klaster Ray: Ubah ke direktori home dan mulai klaster Ray: 'cd home' diikuti dengan 'ray start --head'
Siapkan variabel lingkungan: Salin contoh file lingkungan dan konfigurasi variabel: 'cp .env.example .env' dan edit sesuai kebutuhan menggunakan 'nano .env'
Terapkan aplikasi: Terapkan aplikasi Anda menggunakan Ray Serve: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. Pantau kemajuan penerapan di http://localhost:8265/#/serve
Mulai layanan Kodosumi: Luncurkan Kodosumi dan daftarkan endpoint Ray: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
Pantau dan kelola: Akses dasbor Ray di http://localhost:8265 untuk pemantauan waktu nyata dan debugging layanan agentic Anda
FAQ Kodosumi
Kodosumi adalah lingkungan runtime yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan agen AI menggunakan Ray, Litestar, dan FastAPI. Ini gratis dan sumber terbuka.
Video Kodosumi
Artikel Populer
Cara Menggunakan GitHub di Tahun 2025: Panduan Utama untuk Pemula tentang Alat AI, Perangkat Lunak, dan Sumber Daya Gratis
Jun 10, 2025
Ulasan FLUX.1 Kontext 2025: Alat Pengeditan Gambar AI Terbaik yang Menyaingi Photoshop
Jun 5, 2025
FLUX.1 Kontext vs Midjourney V7 vs GPT-4o Image vs Ideogram 3.0 di 2025: Apakah FLUX.1 Kontext Benar-Benar AI Terbaik untuk Pembuatan Gambar?
Jun 5, 2025
Cara Membuat Video Podcast Bayi Berbicara Viral dengan AI: Panduan Langkah demi Langkah (2025)
Jun 3, 2025
Alat AI Terbaru Serupa dengan Kodosumi
Hapticlabs
Hapticlabs adalah toolkit tanpa kode yang memungkinkan desainer, pengembang, dan peneliti untuk dengan mudah merancang, membuat prototipe, dan menerapkan interaksi haptik yang imersif di berbagai perangkat tanpa pemrograman.
Deployo.ai
Deployo.ai adalah platform penerapan AI yang komprehensif yang memungkinkan penerapan model, pemantauan, dan penskalaan yang mulus dengan kerangka kerja AI etis bawaan dan kompatibilitas lintas cloud.
CloudSoul
CloudSoul adalah platform SaaS bertenaga AI yang memungkinkan pengguna untuk segera menerapkan dan mengelola infrastruktur cloud melalui percakapan bahasa alami, menjadikan manajemen sumber daya AWS lebih mudah diakses dan efisien.
Devozy.ai
Devozy.ai adalah platform layanan mandiri pengembang yang didukung AI yang menggabungkan manajemen proyek Agile, DevSecOps, manajemen infrastruktur multi-cloud, dan manajemen layanan TI menjadi solusi terpadu untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak.
Alat AI Populer Seperti Kodosumi
A2A Protocol
Protokol A2A (Agent2Agent) adalah protokol interoperabilitas terbuka yang dikembangkan oleh Google yang memungkinkan komunikasi dan kolaborasi tanpa batas antara agen AI di berbagai kerangka kerja dan vendor, terlepas dari arsitektur yang mendasarinya.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake untuk Model Bahasa Besar adalah layanan cloud multi-penyewa sesuai permintaan yang memungkinkan perusahaan untuk melatih, menyempurnakan, dan menerapkan model AI berskala besar secara pribadi menggunakan infrastruktur superkomputasi berkelanjutan yang didukung oleh hampir 100% energi terbarukan.
RunPod
RunPod adalah platform komputasi awan yang dibangun untuk AI yang menyediakan layanan GPU yang hemat biaya untuk mengembangkan, melatih, dan menskalakan model pembelajaran mesin.
MeshChain
MeshChain adalah jaringan komputasi terdesentralisasi yang revolusioner yang memanfaatkan teknologi blockchain untuk menyediakan sumber daya komputasi yang dapat diskalakan, aman, dan efisien biaya yang dirancang khusus untuk beban kerja AI, pelatihan, inferensi, dan rendering game.