Nasiko 智能体控制平面
为容器化 AI 智能体提供集中部署、路由、网关与可观测性。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Nasiko 是面向生产环境 AI 智能体生态的开发者控制平面，采用云原生微服务架构。平台包含 FastAPI Backend、Router Service、Auth Service、Chat History、Kong Registry 与 Kong API Gateway，并通过 Web UI、Python CLI 和桌面应用提供入口。智能体以包含 AgentCard.json、Dockerfile 和 Python 项目的目录或 ZIP 包上传，并可通过 Kong 的 /agents/{agent-name}/ 路径访问。Router Service 使用 LangChain 分析查询、匹配 AgentCard 能力并返回带置信度的候选智能体 URL。它可用 Docker Compose 本地运行，也文档化了通过 Terraform、Helm、BuildKit 部署到 DigitalOcean 或 AWS Kubernetes 的流程。
用户可通过 nasiko agent upload-directory ./my-agent --name my-agent 上传智能体目录，或通过 nasiko agent upload-zip agent.zip --name packaged-agent 上传 ZIP；智能体必须提供 AgentCard.json，用于声明 capabilities、examples、端点及协议版本。后端将上传处理交给 Redis Stream Listener，并衔接构建系统、容器镜像仓库、Kubernetes 部署和 Kong 注册。查询可发送到 /router/route?query=...：Router Service 以 LangChain 执行查询分析、能力匹配、置信度评分和回退选择，返回 agent_url 与 confidence。Kong Gateway 将 /api/、/auth/、/router/、/app/ 和动态智能体路由到相应服务；Phoenix 用于请求与 LLM 跟踪，Chat History 保存并检索对话记录。
- 平台工程师需要在本地 Docker Compose 环境中登记、构建并发布内部 FastAPI 智能体时。
- 运营团队需要让用户请求依据 AgentCard.json 的能力描述自动路由到翻译、合规检查或 GitHub 类智能体时。
- 需要经由 Kong Gateway 统一暴露 /agents/{agent-name}/、/api/、/auth/ 和 /router/ 路径的团队。
- 需要用 Arize Phoenix 跟踪智能体请求和 LLM 调用，同时保留可检索对话历史的团队。
- 准备在 DigitalOcean 或 AWS 的 Kubernetes 集群部署容器化智能体，并使用 BuildKit 构建镜像的团队。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 将智能体注册、容器构建、Kubernetes 部署与 Kong 自动注册串联为一条部署流程。
- AgentCard.json 同时用于能力声明和 Router Service 的 LangChain 路由决策，返回明确的 agent_url 与 confidence。
- Kong、Phoenix、MongoDB、Redis 和聊天历史服务覆盖网关、跟踪、会话/缓存与对话持久化等运行环节。
- 同时提供 Web UI、Python CLI 和 REST API，并文档化本地 Docker Compose 与 Kubernetes 部署路径。
- 本地运行依赖 Docker、Docker Compose 和 Python 3.12+，且建议至少 4GB 内存。
- 智能体需遵循特定目录结构并提供 AgentCard.json、Dockerfile 和 Python 项目配置；不符合该包格式的现有智能体需要改造。
- Kubernetes 智能体部署依赖 BuildKit，生产引导流程还涉及 Terraform、Helm、容器镜像仓库和云账户配置。
- 路由模型虽支持 OpenAI、MiniMax 与 OpenRouter，但 API 密钥、模型和 ROUTER_LLM_PROVIDER/ROUTER_LLM_MODEL 仍需自行配置。
- 仓库元数据标注 License 为 NOASSERTION，而 README 声称使用 Apache 2.0；采用前应核实实际 LICENSE 文件及许可状态。
如何安装或部署这个 Agent？
前提：Docker、Docker Compose、Python 3.12+，建议至少 4GB 内存。克隆仓库后执行：
git clone https://github.com/Nasiko-Labs/nasiko.git
cd nasiko
cp .nasiko-local.env.example .nasiko-local.env
pip install uv
uv sync
编辑 .nasiko-local.env，至少为生产安全配置 USER_CREDENTIALS_ENCRYPTION_KEY；可选配置 OPENAI_API_KEY、MINIMAX_API_KEY、GITHUB_CLIENT_ID 与 GITHUB_CLIENT_SECRET。随后启动：
docker compose -f docker-compose.local.yml --env-file .nasiko-local.env up -d
用 curl http://localhost:8000/api/v1/healthcheck 验证后，可在 http://localhost:9100/app/ 打开界面。
如何使用这个 Agent？
将 NASIKO_API_URL 设为 http://localhost:9100，使用自动生成于 orchestrator/superuser_credentials.json 的凭据执行 nasiko login，然后运行 nasiko status。上传目录智能体：
nasiko agent upload-directory ./my-agent --name my-agent
智能体目录应包含 AgentCard.json、Dockerfile、pyproject.toml 和 src/main.py 等文件。部署后可调用：
curl -X POST http://localhost:9100/agents/my-agent/analyze -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Sample document content"}'
或让路由器选择目标：
curl "http://localhost:9100/router/route?query=analyze this document"
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将直接访问各服务定位为开发用途，并建议生产访问经 Kong Gateway 的 /app/、/router/ 与其他网关路径；它没有列出独立竞品可供功能比较。