好的 AI，Solo Kagent 是 Kubernetes 的代理 AI 框架
快速阅读: 据《福布斯》称，Solo.io推出Kagent，结合Kubernetes和AI代理，助力云原生应用开发。Kagent简化AI代理构建与运行，提升Kubernetes环境工作效率，降低学习门槛。
伦敦 – 2008年7月5日：胖子瘦子（Fatboy Slim）在O2无线音乐节第三天的主舞台上演出。（照片由加雷斯·卡特莫尔/盖蒂图片社提供）
云计算的本质是网络。尽管我们很少公开这么说，但致力于创建基于服务的计算并通过集成网络传输数据的努力，本质上仍是一种网络形式。这种方式与云计算兴起前我们谈论网络的方式并无根本区别，只是如今采用了不同的通信协议、标准、通道和互连方式。
自称是一家云原生应用网络公司的Solo，正从Kubernetes（一种广泛流行的云容器编排技术，对于许多以云为中心的软件应用程序开发者来说几乎已成为事实上的标准）中提取“K”，并结合代理（如AI代理，一种旨在执行工作流任务的人工智能迭代，具备足够直觉以几乎自主行动，并在某些情况下以类似人类的方式进行学习和高级推理及迭代规划）创造出他们称之为“Kagent”的产品。
今年新成立的Kagent是一个开源框架，提供了构建和运行AI代理所需的应用开发工具、AI代理及相关资源（从可观察性功能到设计用于分析AI偏见的护栏，再到更基本的报告功能等软件系统管理方面），这些工具和资源能够加速Kubernetes环境中的工作流。
自称是一家云原生应用网络公司的Solo，正从Kubernetes（一种广泛流行的云容器编排技术，对于许多以云为中心的软件应用程序开发者来说几乎已成为事实上的标准）中提取“K”，并结合代理（如AI代理，一种旨在执行工作流任务的人工智能迭代，具备足够直觉以几乎自主行动，并在某些情况下以类似人类的方式进行学习和高级推理及迭代规划）创造出他们称之为“Kagent”的产品。
该公司称，Kagent是一个云原生框架，可以帮助DevOps和平台工程师（后者是云领域中的一个较新的术语，指从事支撑应用程序交付和管理的低级计算服务的软件工程师）在Kubernetes中构建和运行AI代理。自称是一家云原生应用网络公司的Solo，正从Kubernetes（一种广泛流行的云容器编排技术，对于许多以云为中心的软件应用程序开发者来说几乎已成为事实上的标准）中提取“K”，并结合代理（如AI代理，一种旨在执行工作流任务的人工智能迭代，具备足够直觉以几乎自主行动，并在某些情况下以类似人类的方式进行学习和高级推理及迭代规划）创造出他们称之为“Kagent”的产品。
代理与工具的集成
它提供配置、故障排查、可观测性和网络安全功能。该技术还通过基于模型上下文协议的灵活插件架构与现有云原生工具集成，该架构为代理与工具的集成提供了一个标准，使团队能够在无需精通庞大云原生生态系统各个领域的前提下，大规模运行这些工具。
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根据模型上下文协议网站所述，“MCP是一种开放协议，标准化了应用程序如何向大型语言模型提供上下文信息。可以将MCP看作是AI应用程序的USB-C端口。就像USB-C提供了一种标准化的方式，可以将您的设备连接到各种外设和配件一样，MCP提供了一种标准化的方式，可以将AI模型连接到不同的数据源和工具。”
Kagent的设计考虑到了可扩展性，允许平台创建并共享自己的工具和AI代理。该项目启动时提供了针对Argo、Helm、Istio、Kubernetes、Prometheus的工具以及一个可以与任何MCP兼容的工具服务器扩展的云原生专家知识库。
“借助Kagent，团队可以将无差别的繁重工作卸载到代理基础设施上，并专注于更高价值的工作。Kubernetes已经是预测分析、MLOps和推理的首选平台，现在它提供了现代架构来动态部署AI代理，”Solo.io首席产品官基思·巴博（Keith Babo）说。
“Kagent将使Kubernetes用户能够运行代理AI，而无需巨大的学习曲线和构建代理AI基础设施堆栈的操作挑战。”
Kagent的设计考虑到了可扩展性，允许平台创建并共享自己的工具和AI代理。该项目启动时提供了针对Argo、Helm、Istio、Kubernetes、Prometheus的工具以及一个可以与任何MCP兼容的工具服务器扩展的云原生专家知识库。
安全与可观察性内置的工具和代理基于Solo.io在平台工程方面的经验，以及需要将安全性、可观察性及其他功能编码到云原生平台的需求。
Kagent的框架层基于微软的AutoGen开源框架，提供了一个坚实的基础并增加了额外的扩展点。作为一个开源项目，Kagent可以在云原生生态系统的其他项目中得到广泛应用，以允许每个人运行、构建和分享AI驱动的解决方案。
Kagent工具提供了预定义的功能，供AI代理使用，例如精心策划的专家知识库、服务的可用性与性能指标、应用程序部署与生命周期控制、平台管理和调试工具以及应用程序安全护栏。
内置的工具和代理基于Solo.io在平台工程方面的经验，以及需要将安全性、可观察性及其他功能编码到云原生平台的需求。
Kagent的框架层基于微软的AutoGen开源框架，提供了一个坚实的基础并增加了额外的扩展点。作为一个开源项目，Kagent可以在云原生生态系统的其他项目中得到广泛应用，以允许每个人运行、构建和分享AI驱动的解决方案。
该技术的声明式框架包括声明式API和控制器，用于通过用户界面、程序员的命令行界面以及声明式配置构建和运行代理。代理可用于执行复杂的多阶段活动，例如应用程序新版本的金丝雀部署、为集群内所有服务建立零信任安全策略以及调试服务可用性问题。
自助式计算的兴起
Kubernetes被认为是一种非常适合（有些人甚至认为是完美的）部署AI代理的现代架构。为什么？因为它已经被广泛用于预测分析、MLOps和推理，现在它提供了现代架构来动态部署AI代理。
这种组合有望加快Kubernetes环境中的工作流，这很重要，因为平台工程师希望实现自助服务。但是在这个背景下，我们所说的自助服务是什么意思？他们想进入Kubernetes环境并做一些事情。但是有许多基础性的任务开发人员不想去做（或者这些任务挑战他们的专业知识），而AI代理可通过与平台工程师协作填补这些空白并增强工作流，使工程师能够承担更多高价值的任务。
“例如，如果一个应用程序无法访问或被埋在多个连接跳转之下，确定断开的链接可能是一项耗时的工作。同样，当应用程序扩展到单个集群或云之外时，生成警报、错误报告以及启用零信任网络安全性也是如此。在云原生生态系统中有诸多项目，找出哪些项目最适合特定需求（然后通过适当的配置管理将它们层叠在一起）都是客户工程师经常独立解决的任务，但在某些情况下需要其他专家或专业人士的帮助，”巴博说。
你知道多少种云？
通过构建AI代理来解决常见挑战和支持工程师，云原生工作流可以更快地扩展。此外，AI代理不需要旅行或睡觉。
Solo表示，Kagent将使Kubernetes用户能够运行代理AI，而无需巨大的学习曲线和构建代理AI基础设施堆栈的操作挑战。
这一切为什么重要？因为大多数云计算工程师通常只对五到十种项目技术非常熟悉，即他们能以较高水平的技术熟练度操作这些技术的程度。云原生生态系统规模庞大，云原生计算基金会（CNCF）拥有超过800家参与组织，因此任何一位软件工程师（或者任何一个平台工程团队）完全掌握他们需要的所有工具的可能性很小。
代理正在兴起，在Kubernetes的世界里，它们带有K，明白了吗？
(以上内容均由Ai生成)
