用既定的工作流簡(jiǎn)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)范，從而使開發(fā)人員能夠在用于微服務(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(jì)劃的脫節(jié)發(fā)展過程，幫助團(tuán)隊(duì)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(gè)“ 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(shí)驗(yàn)AI環(huán)境與可擴(kuò)展部署管道之間的不匹配。

支持多個(gè)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(gè)框架的策略中。該平臺(tái)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(rèn)可，即企業(yè)需要靈活性，以采用針對(duì)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(gè)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(jìn)行復(fù)雜的決策工作流程，同時(shí)利用Crewai進(jìn)行多代理協(xié)作任務(wù)。

云基礎(chǔ)架構(gòu)和可擴(kuò)展性

Docker卸載標(biāo)志著云基礎(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(fù)載。最初300分鐘后，該服務(wù)的價(jià)格為每GPU $ 0.015，這是開發(fā)而不是生產(chǎn)托管的理想選擇。

該平臺(tái)還與Google Cloud和Microsoft Azure建立了合作伙伴關(guān)系，分別使云運(yùn)行和Azure容器應(yīng)用程序分別建立了合作伙伴關(guān)系。這種多云戰(zhàn)略確保組織可以繼續(xù)使用現(xiàn)有的云投資，同時(shí)保持統(tǒng)一的開發(fā)實(shí)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(qiáng)了企業(yè)安全。它可以管理憑據(jù)，強(qiáng)制執(zhí)行訪問控件并記錄AI工具的使用情況，從而滿足通常會(huì)延遲AI部署的合規(guī)性要求。

該平臺(tái)還通過其MCP目錄通過設(shè)計(jì)來強(qiáng)調(diào)安全性，該目錄具有經(jīng)過審查和驗(yàn)證的AI工具和服務(wù)。這種審查過程有助于減輕隨著AI組件將其集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。

實(shí)施挑戰(zhàn)和實(shí)際問題

盡管開發(fā)過程更加精簡(jiǎn)，但組織仍然面臨幾個(gè)實(shí)施障礙。在單個(gè)環(huán)境中管理多個(gè)AI框架需要強(qiáng)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(huì)遇到冷啟動(dòng)延遲，需要進(jìn)行性能優(yōu)化技術(shù)。

對(duì)于企業(yè)，采用此平臺(tái)也意味著解決數(shù)據(jù)治理和模型管理策略。盡管Docker簡(jiǎn)化了部署，但組織仍必須實(shí)施跨不同AI工作負(fù)載的模型版本，監(jiān)視，可觀察性和成本控制的實(shí)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(dòng)單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化AI框架的戰(zhàn)略舉措。這反映了一個(gè)現(xiàn)實(shí)，即企業(yè)AI應(yīng)用程序可能會(huì)依靠一系列專用工具而不是一小撮適合的解決方案。 Docker的成功將取決于在這些框架之間保持互操作性，同時(shí)提供一致的部署經(jīng)驗(yàn)。

Docker卸載的推出還表明了Docker擴(kuò)展到云基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)中的擴(kuò)展，從而將其價(jià)值主張擴(kuò)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(shí)忠于其開發(fā)者優(yōu)先哲學(xué)。

對(duì)于IT領(lǐng)導(dǎo)者，Docker的AI代理平臺(tái)為AI開發(fā)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的方法，而無需將團(tuán)隊(duì)鎖定到一個(gè)框架中。通過專注于熟悉的工作流程和現(xiàn)有工具集成，該平臺(tái)可以降低進(jìn)入障礙，并可以在企業(yè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)中加速AI的采用。

以上是Docker統(tǒng)一容器開發(fā)和AI代理工作流程的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！