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目錄
用既定的工作流簡化代理開發(fā)
支持多個AI框架
雲(yún)基礎(chǔ)架構(gòu)和可擴展性
安全和企業(yè)合規(guī)性
實施挑戰(zhàn)和實際問題
關(guān)鍵見解
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Docker統(tǒng)一容器開發(fā)和AI代理工作流程

Jul 19, 2025 am 11:18 AM

Docker統(tǒng)一容器開發(fā)和AI代理工作流程

用既定的工作流簡化代理開發(fā)

Docker最近通過引入新的“模型”組件來更新其撰寫規(guī)範,從而使開發(fā)人員能夠在用於微服務(wù)的相同YAML文件中定義AI代理,大語言模型和模型上下文協(xié)議工具。這種集成解決了阻礙企業(yè)AI計劃的脫節(jié)發(fā)展過程,幫助團隊過渡到早期原型。

通過此更新,開發(fā)人員現(xiàn)在可以使用單個“ Docker Compose Up ”命令部署完整的代理堆棧,將AI代理視為與常規(guī)容器化應(yīng)用程序以及常規(guī)的集裝應(yīng)用程序不可或缺的組件。這種方法解決了企業(yè)AI開發(fā)中的核心問題:實驗AI環(huán)境與可擴展部署管道之間的不匹配。

支持多個AI框架

Docker的策略是建立在適應(yīng)各種AI代理框架而不是宣傳單個框架的策略中。該平臺現(xiàn)在與Langgraph,Crewai,Spring AI,Vercel AI SDK,Google的代理開發(fā)套件和ambabel無縫合作。這種框架 - 不合Snostic模型反映了Docker的認可,即企業(yè)需要靈活性,以採用針對特定業(yè)務(wù)需求量身定制的不同AI技術(shù)。

此集成使開發(fā)人員可以在同一組合文件中配置多個框架,從而支持混合代理體系結(jié)構(gòu)。例如,金融應(yīng)用程序可以使用Langgraph進行複雜的決策工作流程,同時利用Crewai進行多代理協(xié)作任務(wù)。

雲(yún)基礎(chǔ)架構(gòu)和可擴展性

Docker卸載標誌著雲(yún)基礎(chǔ)架構(gòu)邁出的重大一步,使開發(fā)人員可以訪問NVIDIA L4 GPU來處理要求AI工作負載。最初300分鐘後,該服務(wù)的價格為每GPU $ 0.015,這是開發(fā)而不是生產(chǎn)託管的理想選擇。

該平臺還與Google Cloud和Microsoft Azure建立了合作夥伴關(guān)係,分別使雲(yún)運行和Azure容器應(yīng)用程序分別建立了合作夥伴關(guān)係。這種多雲(yún)戰(zhàn)略確保組織可以繼續(xù)使用現(xiàn)有的雲(yún)投資,同時保持統(tǒng)一的開發(fā)實踐。

安全和企業(yè)合規(guī)性

Docker的MCP網(wǎng)關(guān)通過為AI工具和服務(wù)提供容器化隔離,從而增強了企業(yè)安全。它可以管理憑據(jù),強制執(zhí)行訪問控件並記錄AI工具的使用情況,從而滿足通常會延遲AI部署的合規(guī)性要求。

該平臺還通過其MCP目錄通過設(shè)計來強調(diào)安全性,該目錄具有經(jīng)過審查和驗證的AI工具和服務(wù)。這種審查過程有助於減輕隨著AI組件將其集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中的供應(yīng)鏈風險。

實施挑戰(zhàn)和實際問題

儘管開發(fā)過程更加精簡,但組織仍然面臨幾個實施障礙。在單個環(huán)境中管理多個AI框架需要強大的依賴處理和版本控制。容器化的AI應(yīng)用程序也可能會遇到冷啟動延遲,需要進行性能優(yōu)化技術(shù)。

對於企業(yè),採用此平臺也意味著解決數(shù)據(jù)治理和模型管理策略。儘管Docker簡化了部署,但組織仍必須實施跨不同AI工作負載的模型版本,監(jiān)視,可觀察性和成本控制的實踐。

關(guān)鍵見解

Docker的多幀方法是支持生態(tài)系統(tǒng)多樣性而不是推動單個標準化AI框架的戰(zhàn)略舉措。這反映了一個現(xiàn)實,即企業(yè)AI應(yīng)用程序可能會依靠一系列專用工具而不是一小撮適合的解決方案。 Docker的成功將取決於在這些框架之間保持互操作性,同時提供一致的部署經(jīng)驗。

Docker卸載的推出還表明了Docker擴展到雲(yún)基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)中的擴展,從而將其價值主張擴展到了容器中。這種演變位置使Docker在AI生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮更大的作用,同時忠於其開發(fā)者優(yōu)先哲學(xué)。

對於IT領(lǐng)導(dǎo)者,Docker的AI代理平臺為AI開發(fā)提供了標準化的方法,而無需將團隊鎖定到一個框架中。通過專注於熟悉的工作流程和現(xiàn)有工具集成,該平臺可以降低進入障礙,並可以在企業(yè)開發(fā)團隊中加速AI的採用。

以上是Docker統(tǒng)一容器開發(fā)和AI代理工作流程的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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