確立されたワークフローでエージェント開(kāi)発を簡(jiǎn)素化します

Dockerは最近、新しい「モデル」コンポーネントを?qū)毪工毪长趣摔瑜辍ompose仕様を更新し、開(kāi)発者がマイクロサービスに使用されるのと同じYAMLファイル內(nèi)のAIエージェント、大規(guī)模な言語(yǔ)モデル、モデルコンテキストプロトコルツールを定義できるようにしました。この統(tǒng)合は、エンタープライズAIイニシアチブを妨げているばらばらの開(kāi)発プロセスを解決し、チームが初期段階のプロトタイプを超えて移行するのを支援します。

この更新により、開(kāi)発者は単一の「 Docker Compose Up 」コマンドを使用して完全なエージェントスタックを展開(kāi)できるようになり、AIエージェントを従來(lái)のコンテナ化されたアプリケーションと並行して積分コンポーネントとして扱うことができます。このアプローチは、エンタープライズAI開(kāi)発の中心的な問(wèn)題に取り組んでいます。これは、実験的なAI環(huán)境とスケーラブルな展開(kāi)パイプラインの間の不一致です。

複數(shù)のAIフレームワークをサポートします

Dockerの戦略は、1つのものを宣伝するのではなく、さまざまなAIエージェントフレームワークに対応することを中心に構(gòu)築されています。プラットフォームは、Langgraph、Crewai、Spring AI、Vercel AI SDK、Googleのエージェント開(kāi)発キット、Embabelでシームレスに動(dòng)作します。このフレームワークに依存しないモデルは、企業(yè)が特定のビジネスニーズに合わせたさまざまなAIテクノロジーを採(cǎi)用する柔軟性を必要とするというDockerの認(rèn)識(shí)を反映しています。

この統(tǒng)合により、開(kāi)発者は同じComposeファイル內(nèi)で複數(shù)のフレームワークを構(gòu)成し、ハイブリッドエージェントアーキテクチャをサポートできます。たとえば、財(cái)務(wù)アプリケーションは、複雑な意思決定ワークフローにLanggraphを使用しながら、マルチエージェントコラボレーションタスクにCrewaiを活用できます。

クラウドインフラストラクチャとスケーラビリティ

Docker Offloadは、クラウドインフラストラクチャへの大きなステップをマークし、開(kāi)発者が必要なAIワークロードを処理するためにNVIDIA L4 GPUにアクセスできるようにします。このサービスは、最初の300分の無(wú)料分からGPUあたり0.015ドルで、生産ホスティングではなく開(kāi)発に最適です。

このプラットフォームはまた、Google CloudおよびMicrosoft Azureとのパートナーシップを形成しており、クラウドランとAzureコンテナアプリへのスムーズな展開(kāi)がそれぞれそれを可能にしています。このマルチクラウド戦略により、組織は均一な開(kāi)発慣行を維持しながら、既存のクラウド投資を継続できるようにします。

セキュリティおよびエンタープライズコンプライアンス

DockerのMCPゲートウェイは、AIツールとサービスにコンテナ化された分離を提供することにより、エンタープライズセキュリティを強(qiáng)化します。資格情報(bào)を管理し、アクセスコントロールを?qū)g施し、AIツールの使用をログにして、AIの展開(kāi)を遅らせることが多いコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。

また、このプラットフォームは、審査および検証されたAIツールとサービスを備えたMCPカタログを通じて、設(shè)計(jì)ごとにセキュリティを強(qiáng)調(diào)しています。この審査プロセスは、AIコンポーネントを生産システムに統(tǒng)合することで成長(zhǎng)したサプライチェーンのリスクを軽減するのに役立ちます。

実裝の課題と実際的な懸念

開(kāi)発プロセスはより合理化されていますが、組織は依然としていくつかの実裝ハードルに直面しています。単一の環(huán)境內(nèi)で複數(shù)のAIフレームワークを管理するには、堅(jiān)牢な依存関係の取り扱いとバージョン制御が必要です。コンテナ化されたAIアプリケーションは、コールドスタートの遅延も発生する可能性があり、パフォーマンスの最適化手法が必要です。

企業(yè)にとって、このプラットフォームを採(cǎi)用することは、データガバナンスとモデル管理戦略に対処することも意味します。 Dockerは展開(kāi)を簡(jiǎn)素化しますが、組織は、多様なAIワークロード全體でモデルバージョンの監(jiān)視、監(jiān)視、観察性、コスト管理のためのプラクティスを?qū)g裝する必要があります。

重要な洞察

Dockerのマルチフレームワークアプローチは、単一の標(biāo)準(zhǔn)化されたAIフレームワークを推進(jìn)するのではなく、生態(tài)系の多様性をサポートする戦略的な動(dòng)きです。これは、エンタープライズAIアプリケーションが、One-Size-Fits-Allソリューションではなく、さまざまな専門(mén)ツールに依存する可能性が高いという現(xiàn)実を反映しています。 Dockerの成功は、一貫した展開(kāi)エクスペリエンスを提供しながら、これらのフレームワーク間の相互運(yùn)用性を維持することにかかっています。

Docker Offloadの発売は、Dockerのクラウドインフラストラクチャサービスへの拡張を示しており、その価値提案をコンテナ化を超えて拡張します。この進(jìn)化により、DockerはAIエコシステムでより大きな役割を果たし、開(kāi)発者ファースト哲學(xué)に忠実であり続けます。

ITリーダーにとって、DockerのAIエージェントプラットフォームは、チームを単一のフレームワークにロックすることなく、AI開(kāi)発に対する標(biāo)準(zhǔn)化されたアプローチを提供します。おなじみのワークフローと既存のツール統(tǒng)合に焦點(diǎn)を當(dāng)てることにより、プラットフォームはエントリーの障壁を下げ、エンタープライズ開(kāi)発チーム全體のAI採(cǎi)用を加速する可能性があります。

以上がDockerは、コンテナ開(kāi)発とAIエージェントワークフローを統(tǒng)合しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。