Ray演示智能体基础设施扩展方案

Deepak Mohanakumar Chandramouli与Bhumik Vinodkumar Thakkar演示了如何用Ray将框架无关的AI智能体从原型迁移到可扩展的生产环境：以基于FastAPI的旅行规划智能体为例，结合Ray Serve、RayService、Kubernetes和多区域架构处理部署，并加入请求扩缩容、任务队列、故障容错和流式响应。 方案还覆盖追踪、日志、认证、授权、限流、提示词版本管理及智能体评测。不过，旅行规划器只是为此次演讲制作的原型；两人认为该基础设施具有成为生产方案的潜力，但演示本身并未证明方案已经投入生产。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。