AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden · Lektion

Distribuera agenter till molnplattformar

Lär Er bästa praxis för att paketera och distribuera Era LangChain-agenter hos molnleverantörer som AWS, Azure eller GCP.

Lektion 1 av 411 steg

Distribuera agenter till molnplattformar är en gratis lektion i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden på CoddyKit. Detta är lektion 1 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden innehåller totalt 4 lektioner.

Varför molnet för AI-agenter?

Att distribuera AI-agenter till molnet är avgörande för att göra dem tillgängliga, tillförlitliga och skalbara. Det flyttar agenten från er lokala dator till kraftfulla servrar som alltid är tillgängliga.

Detta gör att agenten kan hantera många användarförfrågningar, köras kontinuerligt och integreras med andra tjänster utan manuella ingripanden.

Viktiga begrepp vid molndistribution

Innan vi går vidare till distributionen behöver vi förstå några viktiga begrepp:

Containerisering: Att paketera appen och alla dess beroenden i en enda isolerad enhet (t.ex. Docker).
Serverless: Att köra kod utan att hantera servrar (t.ex. AWS Lambda och Azure Functions). Ni betalar endast när koden körs.
Skalbarhet: Förmågan att hantera en ökad arbetsbelastning genom att automatiskt lägga till mer resurser.

Paketera agentens kod

För att distribuera er LangChain-agent behöver ni paketera dess kod, alla Python-beroenden och eventuella konfigurationsfiler. Det säkerställer att den körs konsekvent och korrekt i den aktuella molnmiljön.

Målet är att skapa en fristående enhet som molnplattformen enkelt kan förstå och köra.

Hantera Python-beroenden

Ett viktigt steg är att lista alla Python-bibliotek som agenten är beroende av. Detta görs vanligtvis med hjälp av en requirements.txt-fil.

När agenten distribueras läser molnmiljön den här filen och installerar alla nödvändiga paket innan koden körs.

# requirements.txt
# Example for a LangChain agent:
# langchain==0.1.10
# langchain-openai==0.0.8
# python-dotenv==1.0.1
# pydantic==2.6.1
# ... and any other libraries your agent uses

Introduktion till containerisering (Docker)

Docker är ett populärt verktyg för containerisering. Det gör det möjligt att paketera applikationen och alla dess beroenden i en standardiserad containeravbild.

Avbilden kan sedan köras på alla system där Docker är installerat, vilket säkerställer att agenten fungerar identiskt i utvecklings-, test- och produktionsmiljöer.

En enkel startpunkt för agenten

De flesta molnfunktioner eller molntjänster förväntar sig en specifik startpunktsfunktion som kör koden. Här är en enkel Python-funktion som simulerar en agents handler och är redo för molndistribution.

Den tar emot ett event och ett context (vanliga i serverless-plattformar) och returnerar ett strukturerat svar.

import json
from datetime import datetime

def handle_agent_request(event, context):
    """
    A simple handler function simulating an agent's response.
    In a real agent, this would involve LLM calls, tool usage, etc.
    """
    # For demonstration, let's assume 'event' might contain a 'query'
    query = event.get("query", "no query provided")
    current_time = datetime.now().isoformat()

    response_body = {
        "message": f"Agent processed '{query}' at {current_time}.",
        "status": "success"
    }

    # Cloud functions often expect a dict with 'statusCode' and 'body' (as string)
    return {
        "statusCode": 200,
        "headers": { "Content-Type": "application/json" },
        "body": json.dumps(response_body)
    }

if __name__ == "__main__":
    # Simulate a local run for testing
    print("--- Local Agent Test ---")
    test_event = {"query": "What is the current time?"}
    result = handle_agent_request(test_event, None)
    print("Local Response:", result)
    print("--- End Local Test ---")

Containerisera med Dockerfile

En Dockerfile innehåller instruktioner för att bygga en Docker-avbild. Avbilden samlar applikationen, dess beroenden och ett basoperativsystem i en enda portabel enhet.

Här är en grundläggande Dockerfile för vårt exempel med agent_handler.py.

# Dockerfile
# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:3.9-slim-buster

# Set the working directory in the container
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
# For a real agent, you'd uncomment this:
# RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Define environment variable (optional)
ENV AGENT_NAME MyCloudAgent

# Run agent_handler.py when the container launches
CMD ["python", "agent_handler.py"]

Val av molnplattform

De stora molnleverantörerna erbjuder olika tjänster som passar för distribution av AI-agenter:

AWS: AWS Lambda (serverless-funktioner), AWS ECS/EKS (containerorkestrering) och AWS App Runner.
Azure: Azure Functions (serverless), Azure Container Apps och Azure Kubernetes Service (AKS).
GCP: Google Cloud Functions (serverless), Google Cloud Run (containrar) och Google Kubernetes Engine (GKE).

Det bästa valet beror på agentens komplexitet, trafik och befintliga molninfrastruktur.

Övergripande distributionsflöde

Även om detaljerna varierar mellan plattformar ser ett allmänt distributionsflöde för en containeriserad agent ut så här:

Förbered koden: Säkerställ att agentens kod och requirements.txt är klara.
Bygg Docker-avbilden: Använd er Dockerfile för att skapa en Docker-avbild.
Skicka till ett register: Ladda upp avbilden till ett containerregister (t.ex. Docker Hub, AWS ECR eller GCP Container Registry).
Distribuera tjänsten: Konfigurera en molntjänst (t.ex. Cloud Run eller Lambda) så att den hämtar avbilden och kör agenten.

Redo för molndistribution

Ni har lärt er hur AI-agenten paketeras och förbereds för molnet. Låt oss testa er förståelse!

Besvara frågan i den interaktiva lektionen

Sammanfattning: Molndistribution

I den här lektionen gick vi igenom de viktigaste stegen och begreppen för att distribuera era LangChain AI-agenter till molnplattformar. Ni lärde er om:

Fördelarna med molndistribution, till exempel skalbarhet och tillgänglighet.
Hur agentens kod och beroenden paketeras med hjälp av requirements.txt.
Containerisering med Docker och hur en Dockerfile skapas.
Olika molntjänster (AWS, Azure och GCP) som passar för agentdistribution.

Med dessa grunder är ni redo att göra era agenter tillgängliga för hela världen!

Gratis att börja

Lär dig AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden med en AI-lärare – gratis

Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.

Kurser: 12
Lektioner: 50

Börja lära dig gratis Visa hela kursen

Vanliga frågor

Är lektionen ”Distribuera agenter till molnplattformar” gratis?

Ja – hela texten till ”Distribuera agenter till molnplattformar” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden innehåller totalt 4 lektioner.

Vad lär jag mig i ”Distribuera agenter till molnplattformar”?

Lär Er bästa praxis för att paketera och distribuera Era LangChain-agenter hos molnleverantörer som AWS, Azure eller GCP. Ni övar på AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.

Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden?

Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 1 av 4.

Hur lång tid tar lektionen ”Distribuera agenter till molnplattformar”?

De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.

Kan jag skriva och köra kod i den här AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden-lektionen?

Ja. Varje AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.

Alla lektioner i den här kursen

Distribuera agenter till molnplattformar
Hantera agenttillstånd och sessioner
Skala agentarkitekturer
Rate limiting och hantering av API-kvoter

← Tillbaka till AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden