Agentic AI Platform

Agentic AI Platform 是一个支持自主 AI Agent 执行复杂任务的统一平台。将单一大型 LLM 投入企业核心业务时，在成本、响应延迟、信息准确性（幻觉）和治理方面存在明显局限。企业需要转向异构多模型生态系统——复杂推理由 LLM 负责，重复性实务由领域特化 SLM 承担，而高效运营这一生态系统的关键在于基础设施平台化。Kubernetes 正在快速扩展 DRA、Gateway API Inference Extension、Kueue 等 AI 原生功能，本平台基于 K8s 生态实现无需代码变更的多模型切换支持。

本文档系列将引导您理解平台架构、识别构建过程中面临的 5 大核心挑战，并分别通过 AWS Native 托管方案和 EKS 开放架构两种方式加以解决。两种方案互为补充，建议从 AWS Native 起步，按需扩展至 EKS。

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生产推理管道架构

基于 EKS Auto Mode 的生产推理管道完整请求流程。kgateway ExtProc 分析提示词确定 LLM 路由，经过 Bifrost 治理层和 llm-d KV Cache 感知路由，将请求发送到最优模型。

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文档结构

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设计与架构

平台 6 层设计、5 大挑战、AWS Native vs EKS 实现、2-Tier 推理网关与 Cascade Routing 策略。

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模型服务与推理基础设施

EKS GPU 节点策略、Karpenter 弹性伸缩、vLLM 推理引擎、llm-d 分布式推理、MoE 服务、NVIDIA GPU 堆栈、NeMo 训练框架。

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运营与治理

Agent 监控、LLMOps 可观测性、RAG 质量评估、Agentic Playbook、合规框架、领域定制化。

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Reference Architecture

实战部署指南：自定义模型部署、Inference Gateway 配置、MLOps 流水线、SageMaker-EKS 集成。

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推荐学习路径

平台构建路径： 设计与架构 → 模型服务与推理基础设施 → 运营与治理 → Reference Architecture

GenAI 应用开发路径： 模型服务（vLLM）→ 分布式推理（llm-d）→ 网关（Inference Gateway）→ RAG（Milvus）→ Agent（Kagent）→ 评估（Ragas）

相关分类

• AIDLC — AI Development Lifecycle 与 AgenticOps
• Hybrid Infrastructure — 混合环境的 AI 部署
• EKS Best Practices — EKS 运营最佳实践