Kodosumi
Kodosumi는 엔터프라이즈 규모로 AI 에이전트를 관리하고 실행하는 오픈 소스 분산 런타임 환경으로, 원활한 확장성, 실시간 모니터링 및 프레임워크에 구애받지 않는 통합을 제공합니다.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jun 13, 2025
Kodosumi이란?
Kodosumi는 개발자가 AI 에이전트를 효율적으로 배포하고 확장할 수 있도록 특별히 구축된 사전 구성된 런타임 환경입니다. Ray, Litestar 및 FastAPI와 같은 신뢰할 수 있는 기술을 기반으로 구축되어 복잡한 AI 워크플로 관리를 위한 강력한 인프라를 제공합니다. 무료 오픈 소스 솔루션인 Kodosumi를 사용하면 팀은 배포 및 통합 선택에 대한 완전한 제어를 유지하면서 로컬, 온프레미스 또는 모든 클라우드 환경에서 AI 에이전트를 실행할 수 있습니다.
Kodosumi의 주요 기능
Kodosumi는 엔터프라이즈 규모에서 AI 에이전트를 관리하고 실행하기 위해 특별히 설계된 오픈 소스 분산 런타임 환경입니다. 기존 LLM 프레임워크와의 원활한 통합, 실시간 모니터링 기능, Ray 인프라를 통한 장기 실행 에이전트 워크플로우의 효율적인 처리를 제공합니다. 이 플랫폼은 프레임워크에 구애받지 않는 배포 옵션, 내장된 관찰 도구, 최소한의 구성 요구 사항을 제공하여 개발자가 공급업체 종속 없이 AI 에이전트를 구축, 배포 및 확장하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
분산 확장: Ray 인프라를 활용하여 급증하는 에이전트 트래픽을 처리하고 일관된 성능을 위해 클러스터 전체에서 수평적으로 자동 확장
실시간 모니터링: 내장된 대시보드는 실시간 통찰력과 복잡한 에이전트 워크플로우 디버깅을 위한 자세한 로깅을 통해 포괄적인 관찰 가능성을 제공합니다.
프레임워크에 구애받지 않는 통합: 특정 공급업체 요구 사항을 적용하지 않고 기존 LLM(자체 호스팅 포함), 에이전트 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합
간소화된 배포: Kubernetes, Docker 또는 베어 메탈에서 일관된 배포 옵션을 사용하여 에이전트를 배포하는 데 단일 YAML 구성 파일만 필요합니다.
Kodosumi의 사용 사례
장기 실행 AI 워크플로우: 예측할 수 없는 기간으로 장기간 실행되는 복잡한 AI 에이전트 작업을 관리하여 안정적인 실행 및 모니터링 보장
엔터프라이즈 AI 배포: 비즈니스 애플리케이션의 성능 및 관찰 가능성을 유지하면서 조직 인프라 전반에 걸쳐 AI 에이전트 확장
AI 에이전트 마켓플레이스: Sokosumi 마켓플레이스와의 통합을 통해 AI 에이전트를 배포하고 수익을 창출하여 개발자가 에이전트 서비스에서 수익을 얻을 수 있도록 지원
장점
오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.
프레임워크에 구애받지 않는 설계로 공급업체 종속이 없습니다.
검증된 엔터프라이즈 규모 기술(Ray, FastAPI, Litestar)을 기반으로 구축되었습니다.
단점
아직 초기 개발 단계에 있습니다.
구현을 위해 기본적인 Python 지식이 필요합니다.
일부 개념은 프레임워크가 발전함에 따라 변경될 수 있습니다.
Kodosumi 사용 방법
Kodosumi 설치: pip를 사용하여 Kodosumi를 설치합니다: 'pip install kodosumi'
디렉토리 구조 생성: 에이전트 앱용 디렉토리를 만듭니다: 'mkdir ./home' 예제 앱을 복사합니다: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
환경 구성: Python 패키지 요구 사항 및 환경 변수를 정의하는 config.yaml 파일을 만듭니다. 애플리케이션 이름, 경로 접두사, 가져오기 경로, 필수 pip 패키지 및 환경 변수를 포함한 런타임 환경 설정을 포함합니다.
Ray 클러스터 시작: 홈 디렉토리로 변경하고 Ray 클러스터를 시작합니다: 'cd home' 다음에 'ray start --head'를 입력합니다.
환경 변수 설정: 예제 환경 파일을 복사하고 변수를 구성합니다: 'cp .env.example .env' 필요에 따라 'nano .env'를 사용하여 편집합니다.
애플리케이션 배포: Ray Serve를 사용하여 애플리케이션을 배포합니다: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. http://localhost:8265/#/serve에서 배포 진행 상황을 모니터링합니다.
Kodosumi 서비스 시작: Kodosumi를 시작하고 Ray 엔드포인트를 등록합니다: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
모니터링 및 관리: http://localhost:8265에서 Ray 대시보드에 액세스하여 에이전트 서비스의 실시간 모니터링 및 디버깅을 수행합니다.
Kodosumi 자주 묻는 질문
Kodosumi는 Ray, Litestar 및 FastAPI를 사용하여 AI 에이전트를 구축, 배포 및 확장할 수 있도록 미리 구성된 런타임 환경입니다. 무료 오픈 소스입니다.
Kodosumi 비디오
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