这篇文章围绕构建健壮的 AI 基础设施展开，涵盖多个层面的技术，包括理论基础和实践实现细节，为构建、部署和管理不同规模的 AI 系统提供了全面指南：

• 需求与挑战：现代 AI 应用需要复杂的基础设施来处理大型语言模型的计算强度、多智能体系统的复杂性和交互式应用的实时需求，挑战在于选择合适工具并理解它们在整个技术栈中的集成，以提供可靠、可扩展和经济高效的解决方案。

• 分层基础设施分析：

  • 应用网关层：作为 AI 基础设施的前门，处理外部流量并提供安全、速率限制和负载均衡等功能，Nginx 是最受欢迎的负载均衡选择，HAProxy 提供高级功能，Envoy 在云原生环境中受欢迎，API 网关选择和配置要考虑令牌感知速率限制、流响应支持和模型版本控制等。
  • 服务编排层：管理 AI 服务的复杂生命周期，Kubernetes 是编排 AI 工作负载的标准，但需考虑 GPU 调度和管理、资源管理等，KServe 和 Seldon Core 提供高级编排模式。
  • AI 服务层架构：包含模型服务引擎、智能体编排系统和工具集成框架，vLLM 是高吞吐量 LLM 推理的首选，Text generation inference (TGI) 提供生产就绪服务，Ollama 适用于边缘部署，LangChain、CrewAI 和 AutoGen 是智能体编排系统。
  • 完整推理流程与工具集成：理解完整推理流程对于优化性能和设计健壮系统至关重要，包括请求处理管道（输入验证等）、上下文检索和 RAG 实现（向量相似性搜索等）。
  • 智能体架构流程与基础设施：AI 智能体代表 AI 应用的下一个进化，其基础设施要求更复杂，包括智能体规划和推理系统（规划服务、推理引擎等）和工具集成架构（工具发现和注册、工具执行沙箱、工具性能监控等）。
• 结论：文章介绍了 AI 基础设施栈中的部分层次，后续文章将涵盖计算、存储和观测性栈等关键主题，敬请期待。