《大模型 Agent 应用实战指南》第10章：Agent 应用部署与扩容

将 Agent 应用从开发环境迁移到生产环境，并确保其稳定、高效地运行，是构建可靠 Agent 系统的关键一步。这涉及到选择合适的部署策略、设计可伸缩的架构以应对高并发，以及持续进行性能和成本优化。

10.1 部署策略：云服务部署、容器化（Docker, Kubernetes）实践

将 Agent 应用从开发环境迁移到生产环境，并确保其稳定、高效地运行，是构建可靠 Agent 系统的关键一步。部署策略的选择直接影响到应用的灵活性、可伸缩性、可维护性和成本效益。本节将重点探讨当前主流的部署方式：云服务部署和基于**容器化技术（Docker, Kubernetes）**的实践。

10.1.1 为什么部署策略对 Agent 应用至关重要？

Agent 应用，特别是那些依赖 LLM 和外部工具的复杂 Agent，在部署时面临独特的挑战：

1. 资源需求多样性：LLM 推理通常需要 GPU 或强大的 CPU 资源，而工具调用可能涉及数据库、外部 API 或其他微服务。RAG 检索需要高效的向量数据库。
2. 高并发性：客服 Agent 可能会在短时间内面临大量用户请求&#x