Kodosumi
Kodosumi — это среда выполнения с открытым исходным кодом, которая управляет и выполняет AI-агентов в масштабе предприятия, предлагая бесшовную масштабируемость, мониторинг в реальном времени и интеграцию, не зависящую от фреймворка.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:13/06/2025
Что такое Kodosumi
Kodosumi — это предварительно настроенная среда выполнения, созданная специально для разработчиков для эффективного развертывания и масштабирования AI-агентов. Построенная на надежных технологиях, таких как Ray, Litestar и FastAPI, она обеспечивает надежную инфраструктуру для управления сложными AI-воркфлоу. Как бесплатное решение с открытым исходным кодом, Kodosumi позволяет командам запускать своих AI-агентов локально, в локальной среде или в любой облачной среде, сохраняя при этом полный контроль над своими вариантами развертывания и интеграции.
Ключевые особенности Kodosumi
Kodosumi - это среда распределенного исполнения с открытым исходным кодом, разработанная специально для управления и выполнения AI-агентов в масштабе предприятия. Она обеспечивает плавную интеграцию с существующими LLM-фреймворками, возможности мониторинга в реальном времени и эффективную обработку длительных рабочих процессов агентов через инфраструктуру Ray. Платформа предлагает не зависящие от фреймворка варианты развертывания, встроенные инструменты наблюдаемости и минимальные требования к конфигурации, что упрощает разработчикам создание, развертывание и масштабирование своих AI-агентов без привязки к поставщику.
Распределенное масштабирование: Использует инфраструктуру Ray для обработки внезапного трафика агентов и автоматического горизонтального масштабирования по кластерам для обеспечения стабильной производительности
Мониторинг в реальном времени: Встроенная панель управления обеспечивает всестороннюю наблюдаемость с аналитикой в реальном времени и подробным ведением журнала для отладки сложных рабочих процессов агентов
Агностическая интеграция фреймворка: Легко интегрируется с любыми существующими LLM (включая самостоятельно размещенные), агентскими фреймворками и инструментами, не навязывая конкретных требований поставщика
Упрощенное развертывание: Требуется только один YAML-файл конфигурации для развертывания агентов, с согласованными вариантами развертывания в Kubernetes, Docker или на bare metal
Варианты использования Kodosumi
Длительные рабочие процессы AI: Управление сложными задачами AI-агентов, которые выполняются в течение длительного времени с непредсказуемой продолжительностью, обеспечивая надежное выполнение и мониторинг
Развертывание AI на предприятии: Масштабирование AI-агентов по всей инфраструктуре организации с сохранением производительности и наблюдаемости для бизнес-приложений
Торговая площадка AI-агентов: Развертывание и монетизация AI-агентов через интеграцию с Sokosumi Marketplace, позволяющая разработчикам зарабатывать на своих агентских услугах
Преимущества
Открытый исходный код и бесплатное использование
Отсутствие привязки к поставщику благодаря агностическому дизайну фреймворка
Построен на проверенных технологиях корпоративного масштаба (Ray, FastAPI, Litestar)
Недостатки
Все еще находится на ранней стадии разработки
Требуются базовые знания Python для реализации
Некоторые концепции могут быть изменены по мере развития фреймворка
Как использовать Kodosumi
Установите Kodosumi: Установите Kodosumi с помощью pip: 'pip install kodosumi'
Создайте структуру каталогов: Создайте каталог для ваших агентских приложений: 'mkdir ./home' и скопируйте примеры приложений: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
Настройте окружение: Создайте файл config.yaml, чтобы определить требования к пакетам Python и переменные среды. Укажите имя приложения, префикс маршрута, путь импорта и параметры среды выполнения, включая необходимые пакеты pip и переменные среды
Запустите кластер Ray: Перейдите в домашний каталог и запустите кластер Ray: 'cd home', а затем 'ray start --head'
Настройте переменные среды: Скопируйте пример файла среды и настройте переменные: 'cp .env.example .env' и отредактируйте по мере необходимости с помощью 'nano .env'
Разверните приложения: Разверните свои приложения с помощью Ray Serve: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. Отслеживайте ход развертывания по адресу http://localhost:8265/#/serve
Запустите службы Kodosumi: Запустите Kodosumi и зарегистрируйте конечные точки Ray: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
Мониторинг и управление: Получите доступ к панели управления Ray по адресу http://localhost:8265 для мониторинга в реальном времени и отладки ваших агентских сервисов
Часто задаваемые вопросы о Kodosumi
Kodosumi - это предварительно настроенная среда выполнения для создания, развертывания и масштабирования AI-агентов с использованием Ray, Litestar и FastAPI. Это бесплатно и с открытым исходным кодом.
Видео Kodosumi
Популярные статьи
SweetAI Chat против Girlfriendly AI: почему SweetAI Chat - лучший выбор в 2025 году
Jun 10, 2025
SweetAI Chat против Candy.ai в 2025: Найдите свой лучший NSFW AI чат-бот для подруги
Jun 10, 2025
Как использовать GitHub в 2025 году: Полное руководство для начинающих по бесплатным инструментам искусственного интеллекта, программному обеспечению и ресурсам
Jun 10, 2025
Обзор FLUX.1 Kontext 2025: Лучший инструмент для редактирования изображений с использованием ИИ, который соперничает с Photoshop
Jun 5, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на Kodosumi
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Kodosumi
A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это открытый протокол взаимодействия, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество между AI-агентами в разных фреймворках и поставщиках, независимо от их базовой архитектуры.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.
MeshChain
MeshChain - это революционная децентрализованная вычислительная сеть, которая использует технологию блокчейн для предоставления масштабируемых, безопасных и экономически эффективных вычислительных ресурсов, специально разработанных для рабочих нагрузок ИИ, обучения, вывода и рендеринга игр.