AI Agent部署实战：从零搭建到生产环境避坑指南

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最近在部署 AI Agent 时踩了不少坑，整理成笔记分享给大家。AI Agent 部署面临模型冷启动延迟、GPU 资源争用等挑战，特别是在高并发场景下，如何平衡性能和资源消耗成为关键问题。

裸机部署 vs 容器化部署
裸机部署适合对性能要求极高的场景，但环境依赖管理复杂
容器化部署 (Docker) 提供环境一致性，更适合团队协作和 CI/CD 流程
同步调用 vs 异步任务队列
同步调用实现简单，但会阻塞请求线程
异步队列 (Celery/RabbitMQ) 适合耗时任务，但增加了系统复杂度
自建集群 vs 云托管服务
自建集群成本低但运维负担重
云服务 (AWS SageMaker 等) 开箱即用但费用较高

# 多阶段构建减少镜像体积
FROM python:3.9-slim as builder

# 安装构建依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    gcc \
    python3-dev

# 创建虚拟环境
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

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

# 生产镜像
FROM python:3.9-slim

# 复制虚拟环境
COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv

# 设置非 root 用户
RUN useradd -m appuser && \
    chown -R appuser:appuser /opt/venv
USER appuser

# 设置环境变量
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
WORKDIR /app
COPY --chown=appuser:appuser . .

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 启动命令
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"]

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ai-agent
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ai-agent
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ai-agent
    spec:
      containers:
      - name: ai-agent
        image: your-registry/ai-agent:latest
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /readyz
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5