05｜设计：用自然语言调用Agent操控K8s

邢云阳

你好，我是邢云阳。
在上一章中，我们深入探讨了 Function Calling 和 AI Agent 的原理，并通过 Go 语言实践了 ReAct Agent。在操作之后，你可能发现，看似复杂的 Agent 实际上只是将人类的工作经验传授给大模型，使其能够代替我们完成任务，理解起来并不困难。更为简单的是，在实际操作中，我们只需要设计出一套优质的 prompt 模板，就能完成 Agent 应用开发的一半工作，真是应了那句话：得 prompt 者得天下！
既然我们的课程主题是 AI + 云原生应用开发，那么接下来的两章，我将带领你通过 Agent 与 Kubernetes（K8s）进行实际操作与应用。本章我们将聚焦如何用自然语言来控制 Kubernetes，在下一章，我们再进一步探讨 Kubernetes 的智能运维。
传统的 Kubernetes 交互方式众所周知，与 Kubernetes 交互的方式主要有以下几种：
kubectl 命令行
Kubectl 是官方提供的命令行工具，用于与 Kubernetes 集群进行交互。比如要获取 default 命名空间下的 Pods 信息，命令如下：
root@hi-test:~# kubectl get po                                                                                                                                           
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE                                                                                                              
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解释
总结

1. 介绍了如何用自然语言操控 Kubernetes的原理与设计，包括使用 Cobra 命令行工具、API 设计、client-go 进阶用法和多集群管理等方面的内容。 2. 讨论了如何将 kubectl 命令或通过 client-go 开发的函数封装成工具，供 Agent 选择执行，实现用自然语言控制 Kubernetes。 3. 强调了对于增删改操作，利用 restMapper 获取用户待操作资源的 GVR 后，用动态客户端进行操作，以及通过 Informer 机制将资源缓存到本地，实现实时更新缓存内容。 4. 提及了多集群管理的重要性和 Karmada 作为一个开源的多集群管理工具的应用。 5. 强调了技术人员需要紧跟时代变革，利用更加智能的方式与 Kubernetes 进行交互，以及如何构建一个智能化的 Kubernetes 交互系统。 6. 提到了在 AI 时代，API 将会是 Agent 操作 K8s 的工具，以及如何通过 Cobra 命令行工具、API 设计、Prompt 模板、优化大模型输出以及合规性验证等多个方面构建一个智能化的 Kubernetes 交互系统。

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哈哈
老师，咨询个问题，AI agent在联通容器云的生产环境，有应用场景没？我个人感觉，学这个暂时做技术储备，有时候考虑安全性，特别是金融领域，很少用于生产。
作者回复: 你好，目前联通云主要是在私有云场景下会有应用，比如编程助手，智能问答，智能运维，智算网关，以及类似dify 的agent开发平台等，明年会在公有云上线。确实考虑到安全性，用户不敢把敏感数据上传到公有云产品中，所以私有云场景下会用的更多。另外，你说的安全性可能还包括一些针对prompt工程的新型漏洞攻击等等，这个都可以通过各种手段去做限制。我有朋友在基金公司做研发的，目前也落地了用大模型分析研报等等应用。所以我个人认为目前这项技术已经发展到了一个阶段性的成熟期了，业界就像文艺复兴，百家争鸣一样推出各种各样的方案，逐步落地没什么太大问题。
2024-12-23归属地：北京
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