Memudahkan pembangunan ejen dengan aliran kerja yang ditetapkan

Docker baru -baru ini telah mengemas kini spesifikasinya dengan memperkenalkan komponen "model" baru, membolehkan pemaju untuk menentukan agen AI, model bahasa yang besar, dan alat protokol konteks model dalam fail YAML yang sama yang digunakan untuk microservices. Integrasi ini menyelesaikan proses pembangunan yang terputus-putus yang telah menghalang inisiatif AI perusahaan, membantu pasukan beralih melampaui prototaip peringkat awal.

Dengan kemas kini ini, pemaju kini boleh menggunakan susunan agenik penuh menggunakan satu arahan " Docker Compose Up ", merawat agen AI sebagai komponen penting bersama aplikasi konvensional konvensional. Pendekatan ini menangani isu teras dalam pembangunan AI perusahaan: ketidakcocokan antara persekitaran AI eksperimen dan saluran paip penempatan berskala.

Menyokong pelbagai rangka kerja AI

Strategi Docker dibina di sekitar menampung pelbagai kerangka agen AI dan bukannya mempromosikan satu. Platform ini kini berfungsi dengan lancar dengan Langgraph, Crewai, Spring AI, Vercel AI SDK, Kit Pembangunan Ejen Google, dan Embabel. Model rangka kerja-agnostik ini mencerminkan pengiktirafan Docker bahawa perusahaan memerlukan fleksibiliti untuk mengadopsi teknologi AI yang berbeza yang disesuaikan dengan keperluan perniagaan tertentu.

Integrasi ini membolehkan pemaju untuk mengkonfigurasi pelbagai rangka dalam fail pengarang yang sama, menyokong seni bina ejen hibrid. Sebagai contoh, permohonan kewangan boleh menggunakan Langgraph untuk aliran kerja membuat keputusan yang kompleks sambil memanfaatkan krew untuk tugas kerjasama pelbagai agen.

Infrastruktur awan dan skalabiliti

Offload Docker menandakan langkah utama ke dalam infrastruktur awan, yang menawarkan pemaju akses kepada NVIDIA L4 GPU untuk mengendalikan menuntut beban kerja AI. Perkhidmatan ini berharga $ 0.015 setiap minit GPU selepas 300 minit percuma awal, menjadikannya ideal untuk pembangunan dan bukannya hosting pengeluaran.

Platform ini juga telah membentuk perkongsian dengan Google Cloud dan Microsoft Azure, yang membolehkan penempatan lancar ke Cloud Run dan Azure Container Apps, masing -masing. Strategi berbilang awan ini memastikan organisasi dapat terus menggunakan pelaburan awan mereka yang sedia ada sambil mengekalkan amalan pembangunan seragam.

Pematuhan keselamatan dan perusahaan

Gateway MCP Docker meningkatkan keselamatan perusahaan dengan menyediakan pengasingan kontena untuk alat dan perkhidmatan AI. Ia menguruskan kelayakan, menguatkuasakan kawalan akses, dan log penggunaan alat AI, membantu memenuhi keperluan pematuhan yang sering menangguhkan penyebaran AI.

Platform ini juga menekankan keselamatan dengan reka bentuk melalui katalog MCPnya, yang menampilkan alat dan perkhidmatan AI yang disahkan dan disahkan. Proses pemeriksaan ini membantu mengurangkan risiko rantaian bekalan yang telah berkembang dengan integrasi komponen AI ke dalam sistem pengeluaran.

Cabaran pelaksanaan dan kebimbangan praktikal

Walaupun proses pembangunan lebih diselaraskan, organisasi masih menghadapi beberapa halangan pelaksanaan. Menguruskan pelbagai rangka AI dalam persekitaran tunggal memerlukan pengendalian ketergantungan dan kawalan versi yang mantap. Aplikasi AI kontena juga mungkin mengalami kelewatan permulaan yang sejuk, memerlukan teknik pengoptimuman prestasi.

Bagi perusahaan, mengamalkan platform ini juga bermakna menangani strategi tadbir urus data dan model pengurusan. Walaupun Docker memudahkan penggunaan, organisasi masih perlu melaksanakan amalan untuk versi model, pemantauan, pemerhatian, dan kawalan kos di seluruh beban kerja AI yang pelbagai.

Wawasan Utama

Pendekatan Multi-Kerja Docker adalah langkah strategik untuk menyokong kepelbagaian ekosistem daripada menolak satu rangka kerja AI yang diseragamkan. Ini mencerminkan realiti bahawa aplikasi AI perusahaan mungkin akan bergantung kepada pelbagai alat khusus dan bukannya satu saiz-sesuai-semua penyelesaian. Kejayaan Docker bergantung kepada mengekalkan interoperabilitas antara rangka kerja ini sambil menawarkan pengalaman penempatan yang konsisten.

Pelancaran Offload Docker juga menandakan pengembangan Docker ke dalam perkhidmatan infrastruktur awan, memperluaskan proposisi nilainya di luar kontena. Evolusi ini meletakkan Docker untuk memainkan peranan yang lebih besar dalam ekosistem AI sambil tetap berpegang pada falsafah pemaju pertama.

Bagi pemimpin IT, platform AI Docker's AI menawarkan pendekatan standard untuk pembangunan AI tanpa mengunci pasukan ke dalam rangka kerja tunggal. Dengan memberi tumpuan kepada aliran kerja yang biasa dan integrasi alat yang sedia ada, platform merendahkan halangan untuk kemasukan dan dapat mempercepatkan penggunaan AI di seluruh pasukan pembangunan perusahaan.

Atas ialah kandungan terperinci Docker menyatukan pembangunan kontena dan aliran kerja ejen AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!