Kodosumi
Kodosumi 是一個開源的分佈式運行時環境，可在企業規模上管理和執行 AI 代理，提供無縫的可擴展性、實時監控和框架無關的集成。
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年06月13日
什麼是 Kodosumi
Kodosumi 是一個預配置的運行時環境，專為開發人員高效部署和擴展 AI 代理而構建。它基於 Ray、Litestar 和 FastAPI 等受信任的技術，為管理複雜的 AI 工作流程提供了一個強大的基礎設施。作為一個免費和開源的解決方案，Kodosumi 允許團隊在本地、內部部署或任何雲環境中運行他們的 AI 代理，同時保持對其部署和集成選擇的完全控制。
Kodosumi 的主要功能
Kodosumi 是一個開源的分散式運行時環境，專為管理和執行企業規模的人工智慧代理而設計。它提供與現有 LLM 框架的無縫整合、即時監控功能，並透過 Ray 基礎設施有效處理長時間運行的代理工作流程。該平台提供與框架無關的部署選項、內建的可觀察性工具和最少的配置要求，使開發人員可以更輕鬆地構建、部署和擴展其人工智慧代理，而無需受限於供應商。
分散式擴展: 利用 Ray 基礎設施來處理突發的代理流量，並在叢集中自動水平擴展，以實現一致的效能
即時監控: 內建儀表板提供全面的可觀察性，具有即時洞察和詳細的日誌記錄，用於偵錯複雜的代理工作流程
與框架無關的整合: 與任何現有的 LLM（包括自託管）、代理框架和工具無縫整合，而無需強制執行特定的供應商要求
簡化的部署: 只需一個 YAML 配置文件即可部署代理，並且在 Kubernetes、Docker 或裸機上具有一致的部署選項
Kodosumi 的使用案例
長時間運行的 AI 工作流程: 管理運行時間長且持續時間不可預測的複雜 AI 代理任務，確保可靠的執行和監控
企業 AI 部署: 在組織基礎設施中擴展 AI 代理，同時保持業務應用程式的效能和可觀察性
AI 代理市場: 透過與 Sokosumi Marketplace 整合來部署 AI 代理並將其貨幣化，使開發人員可以從其代理服務中獲利
優點
開源且免費使用
與框架無關的設計，沒有供應商鎖定
建立在經過驗證的企業級技術（Ray、FastAPI、Litestar）之上
缺點
仍處於早期開發階段
需要基本的 Python 知識才能實作
某些概念可能會隨著框架的發展而改變
如何使用 Kodosumi
安裝 Kodosumi: 使用 pip 安裝 Kodosumi：'pip install kodosumi'
創建目錄結構: 為您的代理應用創建一個目錄：'mkdir ./home' 並複製示例應用：'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
配置環境: 創建 config.yaml 文件以定義 Python 包需求和環境變量。包括應用程序名稱、路由前綴、導入路徑和運行時環境設置，包括所需的 pip 包和環境變量
啟動 Ray 集群: 更改到主目錄並啟動 Ray 集群：'cd home'，然後是 'ray start --head'
設置環境變量: 複製示例環境文件並配置變量：'cp .env.example .env' 並根據需要使用 'nano .env' 進行編輯
部署應用程序: 使用 Ray Serve 部署您的應用程序：'serve deploy ./hymn/config.yaml'。在 http://localhost:8265/#/serve 監控部署進度
啟動 Kodosumi 服務: 啟動 Kodosumi 並註冊 Ray 端點：'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
監控和管理: 訪問 http://localhost:8265 上的 Ray 儀表板，以實時監控和調試您的代理服務
Kodosumi 常見問題
Kodosumi 是一個預先配置的運行時環境，用於使用 Ray、Litestar 和 FastAPI 構建、部署和擴展 AI 代理。它是免費且開源的。
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