Kodosumi
Kodosumiは、エンタープライズ規模でAIエージェントを管理および実行するオープンソースの分散ランタイム環境であり、シームレスなスケーラビリティ、リアルタイム監視、およびフレームワークに依存しない統合を提供します。
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年06月13日
Kodosumiとは
Kodosumiは、開発者がAIエージェントを効率的にデプロイおよびスケーリングするために特別に構築された、事前構成済みのランタイム環境です。Ray、Litestar、FastAPIなどの信頼できるテクノロジー上に構築されており、複雑なAIワークフローを管理するための堅牢なインフラストラクチャを提供します。無料のオープンソースソリューションとして、Kodosumiを使用すると、チームはデプロイと統合の選択を完全に制御しながら、ローカル、オンプレミス、または任意のクラウド環境でAIエージェントを実行できます。
Kodosumiの主な機能
Kodosumiは、エンタープライズ規模でAIエージェントを管理および実行するために特別に設計された、オープンソースの分散ランタイム環境です。既存のLLMフレームワークとのシームレスな統合、リアルタイム監視機能、およびRayインフラストラクチャを介した長期実行エージェントワークフローの効率的な処理を提供します。このプラットフォームは、フレームワークに依存しないデプロイメントオプション、組み込みの可観測性ツール、および最小限の構成要件を提供し、開発者がベンダーロックインなしでAIエージェントを構築、デプロイ、およびスケーリングすることを容易にします。
分散スケーリング: Rayインフラストラクチャを活用して、バースト的なエージェントトラフィックを処理し、一貫したパフォーマンスのためにクラスター全体で水平方向に自動的にスケーリングします。
リアルタイム監視: 組み込みのダッシュボードは、リアルタイムの洞察と複雑なエージェントワークフローをデバッグするための詳細なロギングを備えた包括的な可観測性を提供します。
フレームワークに依存しない統合: 特定のベンダー要件を強制することなく、既存のLLM（セルフホストを含む）、エージェントフレームワーク、およびツールとシームレスに統合します。
簡素化されたデプロイメント: エージェントをデプロイするには、単一のYAML構成ファイルのみが必要です。Kubernetes、Docker、またはベアメタル全体で一貫したデプロイメントオプションが提供されます。
Kodosumiのユースケース
長期実行AIワークフロー: 予測不可能な期間で長期間実行される複雑なAIエージェントタスクを管理し、信頼性の高い実行と監視を保証します。
エンタープライズAIデプロイメント: ビジネスアプリケーションのパフォーマンスと可観測性を維持しながら、組織のインフラストラクチャ全体でAIエージェントをスケーリングします。
AIエージェントマーケットプレイス: Sokosumiマーケットプレイスとの統合を通じてAIエージェントをデプロイおよび収益化し、開発者がエージェントサービスから収益を得られるようにします。
メリット
オープンソースで無料で使用できます
フレームワークに依存しない設計により、ベンダーロックインはありません
実績のあるエンタープライズスケールテクノロジー（Ray、FastAPI、Litestar）上に構築されています
デメリット
まだ初期開発段階です
実装には基本的なPythonの知識が必要です
一部の概念は、フレームワークの進化に伴い変更される可能性があります
Kodosumiの使い方
Kodosumiのインストール: pipを使用してKodosumiをインストールします: 'pip install kodosumi'
ディレクトリ構造の作成: エージェントアプリのディレクトリを作成します: 'mkdir ./home' そして、サンプルアプリをコピーします: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
環境の構成: Pythonパッケージの要件と環境変数を定義するために、config.yamlファイルを作成します。アプリケーション名、ルートプレフィックス、インポートパス、および必要なpipパッケージと環境変数を含むランタイム環境設定を含めます。
Rayクラスタの起動: ホームディレクトリに移動し、Rayクラスタを起動します: 'cd home' の後に 'ray start --head'
環境変数の設定: サンプル環境ファイルをコピーして、変数を構成します: 'cp .env.example .env' そして、'nano .env'を使用して必要に応じて編集します
アプリケーションのデプロイ: Ray Serveを使用してアプリケーションをデプロイします: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. デプロイの進行状況をhttp://localhost:8265/#/serveで監視します
Kodosumiサービスの起動: Kodosumiを起動し、Rayエンドポイントを登録します: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
監視と管理: リアルタイム監視とエージェントサービスのデバッグのために、http://localhost:8265でRayダッシュボードにアクセスします
Kodosumiのよくある質問
Kodosumiは、Ray、Litestar、FastAPIを使用してAIエージェントを構築、デプロイ、およびスケールするための事前構成済みのランタイム環境です。無料でオープンソースです。
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