AI开发福音来了！大模型智能体生产级部署全攻略，Kubernetes容器化部署教程，让小白也能玩转AI架构

背景

近年来，人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心，智能体（Agent）作为 AI 应用的核心载体，其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移，以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为很多企业的默认选择，为 Agent 应用提供标准化、可扩展且具备成本效益的运行时环境势在必行。

根据 CNCF 最新发布的年度云原生调查：

Kubernetes 已从容器编排工具，发展为现代基础设施的核心，包括 AI 领域。在容器用户中，82% 已在生产环境使用 Kubernetes，66% 的 AI 采用者用它来扩展推理任务。Kubernetes 不再是小众工具，而是支撑规模、可靠性和 AI 系统的基础层。 —— CNCF Annual Cloud Native Survey The infrastructure of AI’s future

火山引擎的 Agent 开发套件（VeADK/AgentKit）目前已具备将 Agent 应用一键部署至函数服务（veFaaS）的能力。该路径为开发者提供了快速验证和轻量级部署的便利。然而，当 Agent 应用从实验阶段走向生产成熟阶段，其对环境的要求也随之提升。生产级应用通常需要更强的环境控制力、更复杂的依赖管理、更可靠的运行保障以及更精细的成本控制。因此，将 Agent 应用的部署目标从 veFaaS 延伸至火山引擎容器服务（VKE），是满足其生产化需求的一个可选的方向。

VKE 作为一个生产级的 Kubernetes 托管服务，能够提供：

• 安全可靠的环境：通过 IAM for Service Accounts （IRSA） 等机制实现细粒度的权限管控，避免敏感密钥硬编码。
• 极致的弹性伸缩：借助水平 Pod 自动扩缩容（HPA），根据负载自动调整资源，实现成本与性能的最佳平衡。
• 全面的可观测性：无缝集成日志服务、监控告警等系统，提供端到端的应用健康度洞察。
• 开放的云原生生态：与 API 网关、持续集成与持续部署（CI/CD）等工具链深度整合，加速应用交付与迭代。

本文旨在介绍一套将 VeADK Agent 部署至 VKE 的标准化路径，为 AI 应用提供一个真正意义上的生产级云原生托管方案，实现从开发、部署到运维的全生命周期高效管理。

一、操作流程

1. 创建 VKE 托管版集群及节点池。
2. 使用 IRSA 机制，安全地将应用与火山引擎的其他云服务 API 连接。
3. 使用 Dockerfile 将应用容器化，并将其推送到火山引擎容器镜像服务（CR）。
4. 编写并应用 Deployment 和 Service 的 Kubernetes 声明式配置。
5. 使用水平 Pod 自动扩缩容（HPA）配置应用的弹性伸缩。
6. 使用火山引擎 API 网关将应用发布至公网。
7. 日志查看与监控观测。

VeADK Agent 容器化部署实践

环境准备

在开始操作前，请完成以下准备工作。

火山引擎账号与访问密钥

你需要一个已完成实名认证的火山引擎账号，并创建访问密钥（Access Key），用于本地与云端资源的身份验证。

• 注册账号：若无账号，请前往火山引擎官网注册并完成实名认证。
• 创建访问密钥（AK/SK）：

a. 登录火山引擎控制台。

b. 进入访问控制服务。

c. 在左侧导航栏选择用户，找到你的 IAM 用户（或新建用户）。

d. 点击用户名进入详情页，选择密钥管理标签页。

e. 点击新建密钥，生成 Access Key ID（AK）和 Secret Access Key（SK）。

重要提示：AK/SK 代表你的账户权限，请妥善保管，避免泄露导致安全风险。

配置本地开发环境

安装以下命令行工具，用于操作火山引擎 VKE 及 Kubernetes 集群。

• 安装 kubectl: kubectl 是与 Kubernetes 集群交互的标准命令行工具。请参考 Kubernetes 官方文档进行安装：https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-kubectl-linux/。
• 安装并配置火山引擎 CLI: 火山引擎 CLI 工具可以帮助你通过命令行管理云资源。

1. 安装 CLI: 请参考火山引擎 CLI 官方文档进行安装：https://www.volcengine.com/docs/83927/1184023?lang=zh。
2. 配置 CLI: 安装完成后，运行配置命令，并输入你之前创建的 AK/SK 和默认地域（例如 cn-beijing）。

volc configure

根据提示依次输入 AK、SK、Region 和 Output 格式。

Access Key ID [****************YQ==]: YOUR_ACCESS_KEY
Secret Access Key [****************NQ==]: YOUR_SECRET_KEY
Region [cn-beijing]: cn-beijing
Output [json]: json

开通所需云服务

请确保在火山引擎控制台已激活以下服务：

• 容器服务（VKE）：用于部署与管理 AI 代理应用。
• 容器镜像服务（CR）：用于存储应用容器镜像。
• API 网关（APIG）：用于将服务公开至公网。
• 日志服务（TLS）：用于收集与分析应用日志。

安装项目依赖

安装 uv 包管理器：

macOS / Linux（官方安装脚本）

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或使用 Homebrew（macOS）

brew install uv

初始化项目依赖：

如果没有 uv 虚拟环境，可以使用命令先创建一个虚拟环境

uv venv --python 3.12

使用 pyproject.toml 管理依赖

uv sync

激活虚拟环境

source .venv/bin/activate

基础设施准备：创建 VKE 集群与节点

部署的第一步是搭建承载 Agent 应用的 Kubernetes 环境。

创建 VKE 托管版集群

首先，你需要创建一个 VKE 托管版集群作为 AI Agent 部署的基石。选择“托管版”可将 Kubernetes 控制面的管理工作（如扩缩容、升级和运维）交由火山引擎负责，使团队能更专注于业务应用。

1. 创建集群

在终端中，创建一个名为 vke-veadk 的集群

ve vke CreateCluster --body '{
“KubernetesVersion”: “1.30”,
“Name”: “vke-veadk”,
“DeleteProtectionEnabled”: true,
“ProjectName”: “default”,
“ServicesConfig”: {
“ServiceCidrsv4”: [
“192.168.120.0/22”
]
},
“ClusterConfig”: {
“SubnetIds”: [

    ],  
    "ApiServerPublicAccessEnabled": true,  
    "ApiServerPublicAccessConfig": {  
        "PublicAccessNetworkConfig": {  
            "Bandwidth": 10,  
            "BillingType": 3  
        }  
    },  
    "ResourcePublicAccessDefaultEnabled": false  
},  
"PodsConfig": {  
    "PodNetworkMode": "VpcCniShared",  
    "VpcCniConfig": {  
        "SubnetIds": [  

        ]  
    }  
},  
"KubernetesConfig": {  
    "ControlPlaneConfig": {  
        "KubeApiServerConfig": {  
            "AdmissionPlugins": {  
                "AlwaysPullImages": true  
            }  
        }  
    }  
},  
"MaintenanceWindowConfig": {  
    "Enabled": true,  
    "Duration": 4,  
    "WeeklyCycle": [  
        "Tuesday",  
        "Wednesday"  
    ],  
    "StartTime": "17:00:00Z"  
},  
"MonitoringConfig": {  

    "ComponentConfigs": [  
        {  
            "Name": "KubeApiServer",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "Name": "KubeScheduler",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "Name": "Etcd",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "Name": "ClusterAutoscaler",  
            "Enabled": true  
        }  
    ]  
},  
"LoggingConfig": {  
    "LogProjectId": "de71fc2e-\*\*\*",  
    "LogSetups": [  
        {  
            "LogType": "KubeApiServer",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "LogType": "KubeScheduler",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "LogType": "KubeControllerManager",  
            "Enabled": false  
        },  
        {  
            "LogType": "Etcd",  
            "Enabled": true  
        },  
        {  
            "LogType": "ClusterAutoscaler",  
            "Enabled": false  
        }  
    ]  
}  

}’

说明：集群创建过程大约需要 5-10 分钟。请耐心等待。

2. 创建节点池

在集群内创建一个或多个节点池，用于运行 Agent 应用的工作负载。建议根据应用对计算、内存或 GPU 的需求，选择合适的 ECS 实例规格。

Plain Text
ve vke CreateNodePool --body '{

"Name": "agent-nodes",  
"KubernetesConfig": {  
    "Labels": [],  
    "Cordon": false,  
    "AutoSyncDisabled": false  
},  
"NodeConfig": {  
    "InstanceTypeIds": [  
        "ecs.g3il.xlarge",  
        "ecs.g3il.2xlarge",  
        "ecs.g3il.4xlarge"  
    ],  
    "ImageType": "",  
    "ImageId": "image-ybqi99s7yq8rx7mnk44b",  
    "SubnetIds": [  

    ],  
    "SystemVolume": {  
        "Size": 40,  
        "Type": "ESSD\_PL0"  
    },  
    "DataVolumes": [  
        {  
            "Size": 100,  
            "Type": "ESSD\_PL0"  
        }  
    ],  
    "Security": {  
        "SecurityStrategies": [  
            "Hids"  
        ],  
        "Login": {  

        }  
    },  
    "InstanceChargeType": "PostPaid",  
    "Period": 1,  
    "AutoRenew": true,  
    "AutoRenewPeriod": 1,  
    "AdditionalContainerStorageEnabled": true,  
    "HpcClusterIds": [],  
    "ProjectName": "default"  
},  
"AutoScaling": {  
    "DesiredReplicas": 3,  
    "SubnetPolicy": "ZoneBalance"  
},  
"Management": {  
    "Enabled": false  
}  

}’

3. 生成 kubeconfig 并连接 VKE 集群

Plain Text
ve vke CreateKubeconfig --body '{

"Type": "Public"  

}’

4. 连接 VKE 集群

集群创建成功后，需要配置 kubectl 以便能够连接并管理它。

步骤1 获取 kubeconfig：

ve vke ListKubeconfigs

–body '{

“Filter”: {

    "Types": ["Public"]  
}  

}’ | jq -r ‘.Result.Items[0].Kubeconfig’

步骤2 在你的本地终端中，粘贴并执行该命令：

示例命令，请以你控制台实际生成的为准

export

KUBECONFIG=~/.kube/config_vke_adk-vke-cluster_****
kubectl config use-context adk-vke-cluster

步骤3 执行完成后，运行以下命令验证是否已成功连接到集群：

kubectl get nodes

如果能看到你创建的节点信息列表，说明连接已成功建立。从现在起，你的 kubectl 命令都将指向这个新的 VKE 集群。

开启安全围栏配置（IRSA）

为了保障云服务访问的安全性，本方案采用 IAM for Service Accounts （IRSA） 机制，避免在应用代码或容器镜像中硬编码或存储静态的访问密钥（AK/SK）。

IRSA 的核心机制是将 Kubernetes 的服务账号（ServiceAccount, KSA）与火山引擎的 IAM 角色进行绑定。当一个 Pod 被配置为使用此 KSA 启动时，VKE 会自动为其注入临时的、具有特定权限的安全凭证。这样，Pod 内的应用程序（即 Agent）便可通过标准 SDK 直接调用其被授权的云服务 API，无需任何手动密钥配置。

开启 IRSA 请参考 VKE 产品文档：https://www.volcengine.com/docs/6460/1324613?lang=zh。

5. 创建 IAM 角色

在 IAM 控制台，新建 OIDC 身份提供商类型的 IAM 角色，比如：agent_onvke。

6. 给角色授予所需要的权限

这里以方舟大模型权限为例：

7. 授权 VKE 集群内指定命名空间（NameSpace）下的服务账号（Service Account）

如 veadk-agent-sa，允许扮演上述创建的 IAM 角色。代码示例如下：

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