AI Agent的部署与运维：从开发环境到生产环境

在前面的文章中，我们讨论了 AI Agent 的各个模块实现。今天，我想聊聊如何把这个系统部署到生产环境。说实话，这个过程比想象的要复杂得多，因为 AI Agent 系统有很多特殊的运维需求。

从一次部署事故说起

还记得第一次部署 AI Agent 到生产环境时的场景：

我：系统测试都通过了，可以部署了
运维：好的，按常规 Python 应用部署
（部署完成后）
用户：为什么响应这么慢？
监控：API 费用飙升...
我：...（这才发现漏掉了很多细节）

这次经历让我意识到：AI Agent 不是普通的 Web 应用，它需要特别的部署和运维策略。

环境准备

首先，我们需要准备好部署环境：

# 1. 创建部署目录
mkdir -p /app/ai-agent
cd /app/ai-agent

# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 准备配置文件
cat > config.yaml << EOF
environment: production
log_level: INFO

# AI 模型配置
model:
  provider: openai
  model_name: gpt-4
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000
  retry_count: 3
  timeout: 30

# 向量数据库配置
vector_store:
  type: milvus
  host: milvus.internal
  port: 19530
  collection: agent_knowledge

# 缓存配置
cache:
  type: redis
  url: redis://redis.internal:6379
  ttl: 3600

# 监控配置
monitoring:
  prometheus_port: 9090
  grafana_port: 3000
  alert_webhook: "https://hooks.slack.com/..."
EOF

# 5. 准备 Docker 配置
cat > Dockerfile << EOF
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \\
    build-essential \\
    curl \\
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 复制应用代码
COPY . .

# 安装 Python 依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 8000 9090

# 启动命令
CMD ["uvicorn", "agent.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
EOF

# 6. 准备 docker-compose 配置
cat > docker-compose.yml << EOF
version: '3.8'

services:
  agent:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
      - "9090:9090"
    environment:
      - ENVIRONMENT=production
      - OPENAI_API_KEY=\${OPENAI_API_KEY}
    volumes:
      - ./config.yaml:/app/config.yaml
    depends_on:
      - redis
      - milvus
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 2G
        reservations:
          cpus: '0.5'
          memory: 1G

  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis_data:/data

  milvus:
    image: milvusdb/milvus:latest
    ports:
      - "19530:19530"
    volumes:
      - milvus_data:/var/lib/milvus

  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus

  grafana:
    image: grafana/gr