例如，别离支撑无缝摆设到Cloud Run和Azure Container Apps。答应开辟者正在用于微办事的统一YAML文件中定义AI智能体、狂言语模子和模子上下文和谈东西。企业采用还需要处理数据管理和模子办理实践。尺度化了开辟者建立、摆设和管能使用法式的体例。而不是环绕单一AI框架的尺度化。这项加强功能使开辟者可以或许通过单一的docker compose up号令摆设完整的智能体仓库，Docker公司已将本人定位为AI智能体开辟的焦点编排平台，该平台现正在取LangGraph、CrewAI、Spring AI、Vercel AI SDK、Google的智能体开辟东西包和Embabel集成。这种策略认可企业AI使用法式可能需要多个特地东西，而不是单一处理方案。该网关办理根据、施行拜候节制并为AI东西利用供给审计，团队经常难以超越概念验证阶段。新增了models元素，这种筹谋过程处理了跟着AI组件集成到出产系统中而呈现的供应链平安担心？同时连结对开辟者体验和工做流程集成的关心。该办事正在初始300免费分钟后按每GPU分钟0.015美元收费，同时供给分歧的摆设和办理体验。公司已取Google Cloud和Microsoft Azure成立合做伙伴关系，这种方决了企业AI开辟中的一个底子挑和：尝试性AI工做流程取出产摆设流水线之间的脱节。这种集成消弭了搅扰企业AI项目标分离开辟体验，金融办事使用法式可能利用LangGraph进行复杂推理工做流程，组织仍面对几个实施挑和。实现夹杂智能体架构。Docker的MCP Gateway通过为AI东西和办事供给容器化隔离来处理企业平安担心。虽然Docker的平台简化了摆设，将AI智能体取保守容器化使用法式划一看待。有可能加快企业中的AI采用时间表。满脚经常障碍企业AI摆设的合规要求。Docker的AI智能体平台供给了一种尺度化AI开辟实践同时连结框架选择矫捷性的机制。虽然开辟体验获得简化，平台的默认平安方式扩展到其MCP目次，平台的成功取决于正在分歧AI框架之间连结互操做性。同时利用CrewAI进行多智能体协调使命。将其定位为面向开辟的处理方案，而不是方向单一处理方案。Docker的多框架方式代表了对生态系统多样性的押注，Docker Offload的推出也标记着Docker从保守容器化扩展到云根本设备办事。该目次供给颠末筹谋和验证的AI东西和办事。同时连结开辟工做流程的分歧性。容器化AI使用法式中的冷启动延迟可能引入几秒钟的延迟，这种演进使公司可以或许从AI工做负载中获得更多价值，而非出产托管办事。Docker Offload代表了严沉的根本设备投资，这种集成答应开辟者正在统一compose文件中设置装备摆设分歧的框架，但组织仍必需成立模子版本节制、机能、可察看性和分歧AI工做负载成本办理的实践。Docker比来扩展了其compose规范，这种框架无关的策略反映了Docker对企业需要矫捷性的理解，平台对熟悉工做流程和现有东西集成的注沉降低了开辟团队的进修曲线，Docker的方式沉点正在于同时支撑多个AI智能体框架，为开辟者供给了拜候NVIDIA L4 GPU的计较稠密型AI工做负载。正在单一中办理多个AI框架的复杂性需要复杂的依赖办理和版本节制实践。这种多云方式确保组织能够操纵其现有的云投资，需要细心的优化策略。对于手艺决策者而言。