Kodosumi
Kodosumi là một môi trường runtime phân tán mã nguồn mở, quản lý và thực thi AI agent ở quy mô doanh nghiệp, cung cấp khả năng mở rộng quy mô liền mạch, giám sát theo thời gian thực và tích hợp không phụ thuộc vào framework.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jun 13, 2025
Kodosumi là gì
Kodosumi là một môi trường runtime được cấu hình sẵn, được xây dựng đặc biệt để các nhà phát triển triển khai và mở rộng quy mô AI agent một cách hiệu quả. Được xây dựng trên các công nghệ đáng tin cậy như Ray, Litestar và FastAPI, nó cung cấp một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để quản lý các quy trình làm việc AI phức tạp. Là một giải pháp miễn phí và mã nguồn mở, Kodosumi cho phép các nhóm chạy AI agent của họ cục bộ, tại chỗ hoặc trong bất kỳ môi trường đám mây nào trong khi vẫn duy trì toàn quyền kiểm soát đối với các lựa chọn triển khai và tích hợp của họ.
Các Tính năng Chính của Kodosumi
Kodosumi là một môi trường thời gian chạy phân tán mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt để quản lý và thực thi các tác nhân AI ở quy mô doanh nghiệp. Nó cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các framework LLM hiện có, khả năng giám sát theo thời gian thực và xử lý hiệu quả các quy trình làm việc của tác nhân chạy dài thông qua cơ sở hạ tầng Ray. Nền tảng này cung cấp các tùy chọn triển khai không phụ thuộc vào framework, các công cụ quan sát tích hợp và các yêu cầu cấu hình tối thiểu, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô các tác nhân AI của họ mà không bị phụ thuộc vào nhà cung cấp.
Mở rộng quy mô phân tán: Tận dụng cơ sở hạ tầng Ray để xử lý lưu lượng truy cập tác nhân đột biến và tự động mở rộng theo chiều ngang trên các cụm để có hiệu suất nhất quán
Giám sát theo thời gian thực: Bảng điều khiển tích hợp cung cấp khả năng quan sát toàn diện với thông tin chi tiết theo thời gian thực và ghi nhật ký chi tiết để gỡ lỗi các quy trình làm việc của tác nhân phức tạp
Tích hợp không phụ thuộc vào Framework: Tích hợp liền mạch với bất kỳ LLM hiện có nào (bao gồm cả tự lưu trữ), framework tác nhân và công cụ mà không bắt buộc các yêu cầu cụ thể của nhà cung cấp
Triển khai đơn giản hóa: Chỉ yêu cầu một tệp cấu hình YAML duy nhất để triển khai các tác nhân, với các tùy chọn triển khai nhất quán trên Kubernetes, Docker hoặc bare metal
Các Trường hợp Sử dụng của Kodosumi
Quy trình làm việc AI chạy dài: Quản lý các tác vụ tác nhân AI phức tạp chạy trong thời gian dài với thời lượng không thể đoán trước, đảm bảo thực thi và giám sát đáng tin cậy
Triển khai AI doanh nghiệp: Mở rộng quy mô các tác nhân AI trên cơ sở hạ tầng của tổ chức trong khi vẫn duy trì hiệu suất và khả năng quan sát cho các ứng dụng kinh doanh
Thị trường tác nhân AI: Triển khai và kiếm tiền từ các tác nhân AI thông qua tích hợp với Sokosumi Marketplace, cho phép các nhà phát triển kiếm tiền từ các dịch vụ tác nhân của họ
Ưu điểm
Mã nguồn mở và miễn phí sử dụng
Không bị phụ thuộc vào nhà cung cấp với thiết kế không phụ thuộc vào framework
Được xây dựng trên các công nghệ quy mô doanh nghiệp đã được chứng minh (Ray, FastAPI, Litestar)
Nhược điểm
Vẫn trong giai đoạn phát triển ban đầu
Yêu cầu kiến thức Python cơ bản để triển khai
Một số khái niệm có thể thay đổi khi framework phát triển
Cách Sử dụng Kodosumi
Cài đặt Kodosumi: Cài đặt Kodosumi bằng pip: 'pip install kodosumi'
Tạo cấu trúc thư mục: Tạo một thư mục cho các ứng dụng agentic của bạn: 'mkdir ./home' và sao chép các ứng dụng ví dụ: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
Cấu hình môi trường: Tạo tệp config.yaml để xác định các yêu cầu về gói Python và các biến môi trường. Bao gồm tên ứng dụng, tiền tố tuyến đường, đường dẫn nhập và cài đặt môi trường runtime bao gồm các gói pip và biến môi trường cần thiết
Khởi động Ray cluster: Chuyển đến thư mục home và khởi động Ray cluster: 'cd home' sau đó là 'ray start --head'
Thiết lập các biến môi trường: Sao chép tệp môi trường ví dụ và cấu hình các biến: 'cp .env.example .env' và chỉnh sửa khi cần bằng cách sử dụng 'nano .env'
Triển khai ứng dụng: Triển khai ứng dụng của bạn bằng Ray Serve: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. Theo dõi tiến trình triển khai tại http://localhost:8265/#/serve
Khởi động các dịch vụ Kodosumi: Khởi chạy Kodosumi và đăng ký các điểm cuối Ray: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
Giám sát và quản lý: Truy cập Ray dashboard tại http://localhost:8265 để giám sát và gỡ lỗi các dịch vụ agentic của bạn theo thời gian thực
Câu hỏi Thường gặp về Kodosumi
Kodosumi là một môi trường thời gian chạy được cấu hình sẵn để xây dựng, triển khai và mở rộng các tác nhân AI bằng Ray, Litestar và FastAPI. Nó miễn phí và mã nguồn mở.
Video Kodosumi
Bài viết phổ biến
SweetAI Chat so với Girlfriendly AI: Tại sao SweetAI Chat là lựa chọn tốt hơn vào năm 2025
Jun 10, 2025
SweetAI Chat so sánh với Candy.ai 2025: Tìm Chatbot Bạn Gái AI NSFW Tốt Nhất Của Bạn
Jun 10, 2025
Cách Sử Dụng GitHub Năm 2025: Hướng Dẫn Toàn Diện Cho Người Mới Bắt Đầu về Các Công Cụ AI, Phần Mềm và Tài Nguyên Miễn Phí
Jun 10, 2025
Đánh giá FLUX.1 Kontext 2025: Công cụ chỉnh sửa ảnh AI tối thượng cạnh tranh với Photoshop
Jun 5, 2025
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Kodosumi
Hapticlabs
Hapticlabs là một bộ công cụ không mã cho phép các nhà thiết kế, nhà phát triển và nhà nghiên cứu dễ dàng thiết kế, tạo mẫu và triển khai các tương tác cảm giác sống động trên các thiết bị mà không cần lập trình.
Deployo.ai
Deployo.ai là một nền tảng triển khai AI toàn diện cho phép triển khai mô hình, giám sát và mở rộng một cách liền mạch với các khung AI đạo đức tích hợp và khả năng tương thích đa đám mây.
CloudSoul
CloudSoul là một nền tảng SaaS được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng ngay lập tức triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng đám mây thông qua các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên, làm cho việc quản lý tài nguyên AWS trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.
Devozy.ai
Devozy.ai là một nền tảng tự phục vụ cho nhà phát triển được hỗ trợ bởi AI, kết hợp quản lý dự án Agile, DevSecOps, quản lý hạ tầng đa đám mây, và quản lý dịch vụ CNTT thành một giải pháp thống nhất để tăng tốc độ cung cấp phần mềm.
Công cụ AI Phổ biến Giống Kodosumi
A2A Protocol
Giao thức A2A (Agent2Agent) là một giao thức tương tác mở được phát triển bởi Google cho phép giao tiếp và cộng tác liền mạch giữa các tác nhân AI trên các khung và nhà cung cấp khác nhau, bất kể kiến trúc cơ bản của chúng.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một dịch vụ đám mây đa người thuê theo yêu cầu cho phép các doanh nghiệp đào tạo, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI quy mô lớn một cách riêng tư bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng siêu máy tính bền vững được cung cấp bởi gần 100% năng lượng tái tạo.
RunPod
RunPod là một nền tảng điện toán đám mây được xây dựng cho AI, cung cấp các dịch vụ GPU tiết kiệm chi phí cho việc phát triển, đào tạo và mở rộng các mô hình học máy.
MeshChain
MeshChain là một mạng lưới tính toán phi tập trung cách mạng, tận dụng công nghệ blockchain để cung cấp các tài nguyên tính toán có thể mở rộng, an toàn và tiết kiệm chi phí, được thiết kế đặc biệt cho các khối lượng công việc AI, đào tạo, suy diễn và render game.