在当今数字化世界中，人工智能（AI）技术正变得越来越普遍，成为解决各种问题的利器。然而，要将 AI 技术应用到实际场景中，需要一个高效且易于扩展的运行时环境。今天，我们将介绍一种使用 Ray 和 FastAPI 技术开发的可扩展人工智能 agent 部署的开源运行时。
Ray 是一个由UC Berkeley开发的分布式执行框架，旨在简化构建并行和分布式应用程序。它提供了可扩展的并发原语，可以帮助开发人员轻松地构建高性能的应用程序。而 FastAPI 则是一个现代的高性能 web 框架，具有快速（Fast）和易于使用（Easy）的特点。结合这两个技术，我们可以构建一个强大的运行时环境，用于部署可扩展的人工智能 agent。
通过这个开源运行时环境，开发人员可以快速部署他们的人工智能 agent，并轻松地扩展和管理整个系统。这种运行时环境提供了一种灵活的方式，使开发人员能够专注于他们的业务逻辑，而不是环境配置和部署。
总的来说，使用 Ray 和 FastAPI 的可扩展人工智能 agent 部署的开源运行时是一种强大而灵活的解决方案，可以帮助开发人员快速构建高性能的人工智能应用程序。如果您想了解更多关于这个开源项目的信息，请访问我们的网站 https://www.kodosumi.io/。让我们一起探索人工智能的未来，打造更加智能的世界！
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