在 InfoQ 演讲中，Deepak Mohanakumar Chandramouli 介绍了如何用开源分布式计算框架 Ray，在本地和远程环境中大规模构建并运行 AI 智能体。 他以一个行程规划器为例，拆解了智能体运行时的构成，包括 LLM、工具、记忆、提示词、可观测性与安全护栏，并分享了生产环境中的经验教训。该分享由 Deepak Mohanakumar Chandramouli 与 Bhumik Vinodkumar Thakkar 共同进行。
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在 InfoQ 演讲中，Deepak Mohanakumar Chandramouli 介绍了如何用开源分布式计算框架 Ray 在本地和远程环境中大规模构建并运行 AI 智能体。他以一个行程规划器为例，演示了从 LLM、工具、记忆、提示词到可观测性与安全护栏的智能体运行时构成，并分享了生产环境中的经验教训。
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。