AI는 인간 규모 시스템에서 에이전트 규모 운영으로 진화하며, 단순한 기록이 아닌 능동적인 시스템으로 변모하고 있습니다. 이러한 변화는 복잡한 에이전트 워크플로우를 처리하기 위한 새로운 기반을 요구합니다. 이를 해결하기 위해 세 가지 오픈 소스 프로젝트인 Agent Substrate, gVisor, OpenRL이 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)에 기증되었습니다. 현재 버전 1.0이며 GKE에서 사용할 수 있는 Agent Substrate는 격리된 에이전트 환경을 효율적으로 확장합니다. 상태 저장 에이전트 세션을 활성 컴퓨팅과 분리하고, 유휴 에이전트를 스토리지에 스냅샷하여 신속하게 복원합니다. 이는 유휴 컴퓨팅 오버헤드를 줄여 컨테이너 밀도를 크게 향상시킵니다. gVisor는 경량 사용자 공간 커널을 실행하여 신뢰할 수 없는 에이전트 코드에 필수적인 격리를 제공합니다. 이는 호스트 Linux 커널과의 직접적인 상호 작용을 방지하여 보안을 강화합니다. OpenRL은 강화 학습 에이전트의 사후 훈련 및 서빙 배포를 단순화합니다. 일반 Python을 사용하여 Kubernetes에서 직접 자체 호스팅 RL 사후 훈련 루프를 가능하게 합니다. 이러한 프로젝트들은 집합적으로 다양한 클라우드 및 하드웨어 가속기 전반에 걸쳐 모든 Kubernetes 클러스터와 호환되는 오픈 스택을 제공합니다. Agent Substrate는 표준 컨테이너 밀도의 10배로 수백만 개의 샌드박스를 실행할 수 있도록 합니다. gVisor는 신뢰할 수 없는 코드가 호스트 시스템 커널을 손상시키지 않도록 보장합니다. OpenRL은 분산 훈련을 위해 Kubernetes를 활용하여 효율적인 강화 학습 워크플로우를 조정합니다. CNCF에 기증하는 것은 협업 개발을 촉진하고 이러한 중요한 AI 인프라 구성 요소의 채택을 가속화하는 것을 목표로 합니다.