A Vultr Gold tagként csatlakozik az Agentic AI Foundationhöz

Nyílt alapokra építene a Vultr

A Vultr 2026. október 22-én jelentette be, hogy Gold tagként belép az Agentic AI Foundationbe, röviden AAIF-be. A szervezet célja a közlemény szerint olyan nyílt szabványok és nyílt forrású technológiák támogatása, amelyek segíthetik az ügynökalapú AI fejlődését.

Az ügynökök képesek lehetnek következtetni, eszközöket hívni, adatokhoz hozzáférni, más ügynökökkel kapcsolatot teremteni és elosztott környezetekben működni. Ehhez a Vultr szerint több technológiai réteg együttműködésére van szükség. A vállalat az infrastruktúrát, a keretrendszereket, a modelleket, az eszközöket és a protokollokat egy nyílt, összeállítható rendszer részeként kezeli.

„A küldetésünk az, hogy megvalósítsuk a nyílt, összeállítható rétegek vízióját, így nyílt ökoszisztémát és nyílt innovációt hozhassunk létre, szabadsággal, választási lehetőséggel és rugalmassággal”, idézi a Vultr Manik Surtanit, az Agentic AI Foundation munkatársát.

Több technológiai réteg kapcsolódik össze

A Vultr által bemutatott nyílt forrású AI-veremben különböző technológiák eltérő feladatokat látnak el. Az MCP és az A2A nyílt protokollok az ügynököket eszközökhöz, adatokhoz, szolgáltatásokhoz és más ügynökökhöz kapcsolják. Az AAIF projektjei között szerepel továbbá a goose, az AGENTS.md, az agentgateway és az Agent Router.

A modellfejlesztést, a tanítást, a finomhangolást és a következtetést olyan technológiák támogatják, mint a PyTorch, a vLLM és a Ray. A Vultr Cloud GPU AMD Instinct és NVIDIA GPU-kat, valamint nagy teljesítményű CPU-infrastruktúrát kínál ezekhez a munkafolyamatokhoz.

A futtatáshoz és skálázáshoz a Kubernetes és a CNCF technológiái biztosítanak vezérlést, megfigyelhetőséget, hálózatkezelést és skálázást. A Vultr Kubernetes Engine, vagyis a VKE, CNCF-tanúsított, menedzselt Kubernetes-szolgáltatás, amelyhez tárhely, hálózat, konténerregiszter, CPU-k és GPU-k is tartoznak.

A vállalat infrastruktúrája emellett Cloud Compute, Bare Metal, VPC-hálózatkezelési és tárhelyszolgáltatásokat foglal magában. A Vultr szerint az AI-munkafolyamatokhoz nem csak GPU-kra van szükség. Az AMD EPYC CPU-k, az AMD Instinct GPU-k és az NVIDIA GPU-k eltérő feladatokra használhatók, például tanításra, következtetésre, vezérlésre, adatfeldolgozásra, hálózatkezelésre, alkalmazáslogikára és az ügynökök futtatására.

A gyártási használathoz irányítás is kell

Amikor az ügynökök kísérletekből alkalmazásokká és üzleti folyamatok részévé válnak, az üzemeltetési követelmények felértékelődnek. A fejlesztőknek telepíteniük és skálázniuk kell az ügynököket, biztonságosan össze kell kapcsolniuk őket eszközökkel és adatokkal, továbbá figyelniük kell a működésüket és szabályozniuk kell a hozzáféréseiket.

Az ügynökök egyetlen feladat során modellt kérdezhetnek le, vállalati adatokat kérhetnek le, API-t vagy MCP-eszközt hívhatnak meg, kapcsolatba léphetnek egy másik ügynökkel, majd műveletet hajthatnak végre. Ezek a lépések különböző technológiákat, szolgáltatásokat és infrastruktúra-erőforrásokat érinthetnek.

Oz Osorio, a Stacklok munkatársa az Agent(X) eseményen arról beszélt, hogy az ügynökinfrastruktúrát kezdettől Kubernetesre kell tervezni, és az identitást, valamint a delegált jogosultságokat is be kell építeni az ügynökökbe és az alügynökökbe. A vállalati felhasználásnál így olyan kérdések válnak fontossá, mint hogy melyik ügynök jár el, mihez férhet hozzá, milyen műveletet végezhet, illetve hogyan ellenőrizhető és szabályozható a tevékenysége.

A Vultr szerint az AAIF-hez való csatlakozás a nyílt forrású AI-ökoszisztéma iránti elkötelezettség kiterjesztése az ügynöki rétegre. A fejlesztők különböző infrastruktúrákat és technológiákat választhatnak az egyes rétegekhez, a vállalatok pedig nagyobb kontrollt kaphatnak a munkafolyamatok futtatási helye, az alkalmazott technológiák és az AI-architektúra fejlődése felett.