Sehen Sie sich den Vortrag von Abubakar Siddiq Ango an
KI-Agenten, die mit Kubernetes interagieren, stehen vor einem Abgrenzungsproblem. Ein gemeinsam genutzter Cluster legt seine gesamte API-Oberfläche offen, und es gibt keine Möglichkeit, für jeden Mandanten einzuschränken, was ein Agent erkennen oder ausführen darf. kcp, ein CNCF-Sandbox-Projekt, löst dieses Problem durch Isolation auf Workspace-Ebene. Jeder Workspace ist ein eigenständiger Kubernetes-API-Server mit einer eigenen, begrenzten OpenAPI-Oberfläche, und keiner von ihnen benötigt einen dedizierten Cluster. In dieser Session verbindet Abubakar Siddiq Ango das Open-Source-Agent Development Kit (ADK) von Google mit kcp-Workspaces. Das OpenAPI-Toolset des ADK ermittelt automatisch verfügbare Operationen aus den API-Spezifikationen von kcp, sodass ein Agent Workloads über isolierte Workspaces hinweg mithilfe natürlicher Sprache bereitstellen und verwalten kann. Die Demo zeigt, wie das API-Exportmodell von kcp es Agenten ermöglicht, Plattformdienste teamübergreifend zusammenzustellen, während eine API-gesteuerte Synchronisierung die Workspaces mit physischen Service-Clustern verbindet. Das Ergebnis ist ein funktionierender Kreislauf von der natürlichen Sprache bis hin zur Ausführung von Workloads.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Begrenzter Zugriff für Agenten: Wie kcp-Arbeitsbereiche jedem Mandanten eine isolierte API-Oberfläche bereitstellen, wodurch der Zugriff und die Handlungsmöglichkeiten von KI-Agenten eingeschränkt werden.
- Von natürlicher Sprache zu Workloads: Wie das OpenAPI-Toolset von ADK kcp-Operationen automatisch erkennt, um Workloads mithilfe natürlicher Sprache bereitzustellen und zu verwalten.
- Modulare Plattformdienste: Wie das API-Exportmodell und die API-gesteuerte Synchronisierung von kcp es Agenten ermöglichen, teamübergreifend zu arbeiten und physische Service-Cluster zu erreichen.
