RayAI：开源AI智能体运行时框架，支持分布式部署与安全沙箱执行

一、RayAI是什么

RayAI是一款基于Ray分布式计算框架构建的智能体运行时框架，专为AI智能体、MCP服务器和代码沙箱场景设计。它以分布式架构为核心，提供框架无关的兼容性、安全隔离的代码执行、简洁易用的CLI工具和生产级部署能力，支持LangChain、Pydantic AI等主流智能体框架，集成gVisor沙箱保障代码执行安全，通过Ray Serve实现弹性扩缩容。无论是构建分布式智能体服务、安全运行AI生成代码，还是搭建受控MCP服务器，RayAI都能降低开发门槛，同时满足高并发、可扩展的生产级需求。

RayAI的设计理念源于对AI智能体规模化部署需求的深刻理解：随着智能体应用从单一任务向复杂多步骤协作演进，对分布式处理、资源弹性分配、安全执行隔离的需求日益迫切。它基于Ray生态的强大能力，将分布式计算、资源感知调度、服务化部署等特性封装为易用的框架，同时弥补了现有智能体框架在分布式支持和安全执行上的短板，形成“分布式运行+安全隔离+框架兼容+极简部署”的核心优势，适用于从个人开发者的小型实验到企业级大规模智能体集群的全场景需求。

作为开源项目，RayAI遵循开源协作理念，代码完全公开可追溯，开发者可自由使用、二次开发和贡献代码，其活跃的社区支持也为项目迭代和问题解决提供了保障。它的目标并非替代现有智能体框架，而是通过提供标准化的运行时环境，打通不同框架与分布式部署之间的壁垒，成为AI智能体开发的“基础设施”，让更多开发者能够轻松享受到分布式技术带来的效率提升。

二、功能特色

RayAI的功能设计围绕“分布式、安全、兼容、易用、可扩展”五大核心目标展开，涵盖智能体开发、部署、运行、管理的全生命周期，其核心特色如下：

1. 分布式运行时架构，高效利用集群资源

RayAI的核心优势在于基于Ray构建的分布式运行时环境，能够充分发挥集群资源的并行处理能力。它支持资源感知的任务调度，开发者可根据任务复杂度为工具函数指定CPU、内存等资源需求，框架会自动在集群中分配最优节点执行任务；同时具备自动扩缩容能力，能够根据任务量动态调整资源占用，避免闲置浪费，也能应对高并发场景下的资源峰值需求。

无论是单节点的本地开发，还是多节点的集群部署，RayAI都能无缝适配，无需修改核心代码即可实现从原型到生产环境的迁移。对于需要并行执行的多智能体协作任务、大规模数据处理任务或高并发的智能体服务调用，分布式架构能显著提升吞吐量、降低响应延迟，解决单一节点性能瓶颈问题。

2. 框架无关性设计，打破技术选型束缚

RayAI采用框架无关的兼容理念，不绑定特定智能体开发框架，为开发者提供充分的技术选型自由。它原生支持纯Python开发模式，同时兼容LangChain、Pydantic AI、Agno等主流智能体框架，开发者可根据项目需求选择熟悉的技术栈，无需担心框架迁移带来的成本开销。

这种兼容性不仅降低了现有智能体项目的迁移门槛，也让开发者能够灵活组合不同框架的优势。例如，利用LangChain丰富的工具链生态构建智能体逻辑，借助Pydantic AI的类型校验能力保障数据可靠性，最终通过RayAI实现分布式部署，无需对原有代码进行大规模重构。

3. 安全沙箱机制，保障代码执行隔离

针对AI生成代码执行、第三方工具调用等场景的安全风险，RayAI集成了gVisor沙箱技术，为不可信代码提供隔离执行环境。沙箱能够限制代码的系统资源访问权限，防止恶意代码篡改系统文件、窃取敏感数据或发起恶意攻击，同时避免代码运行异常对主机系统造成影响。

沙箱功能采用可选安装模式，开发者可根据需求通过pip install rayai[sandbox]启用，兼顾灵活性与安全性。对于需要处理用户输入生成代码、调用外部不确定工具的智能体应用（如AI编程助手、自动化数据分析工具），安全沙箱是保障系统稳定运行的关键能力，有效降低安全合规风险。

4. 简洁易用的CLI工具，简化全流程管理

RayAI提供了开箱即用的命令行工具（CLI），将智能体的创建、配置、启动、管理等流程简化为单行命令，极大降低了使用门槛，即使是非专业运维背景的开发者也能快速上手。

核心CLI命令覆盖智能体生命周期全流程：rayai init一键初始化项目结构，自动生成配置文件和目录规范；rayai create-agent支持快速创建智能体，并可指定框架类型；rayai up一键启动服务，支持自定义端口、指定单个或多个智能体部署，无需手动配置复杂的服务参数。这种极简的操作方式让开发者能够聚焦核心业务逻辑，减少重复的配置工作。

5. 生产级部署能力，稳定可靠可扩展

基于Ray Serve构建的部署架构，让RayAI具备生产级的可靠性和可扩展性。Ray Serve作为Ray生态的服务化组件，提供负载均衡、请求路由、健康检查、故障恢复等核心能力，能够保障智能体服务的持续稳定运行，避免单点故障影响整体服务可用性。

在扩展性方面，RayAI支持动态调整智能体服务的副本数量，可根据业务流量自动或手动扩缩容，满足从几百到几万并发请求的场景需求。同时，它支持与监控工具集成，方便开发者实时查看服务运行状态、资源占用情况和请求处理日志，为问题排查和性能优化提供支撑。

6. 完整的MCP服务器支持，保障数据交互安全

针对MCP（Model Context Protocol）场景，RayAI提供了MCP代理服务器和MCP数据集服务器两大核心组件，解决智能体与模型、数据集之间的安全交互问题。

MCP代理服务器基于Unix套接字监听请求，仅转发允许列表内的MCP HTTP端点请求，同时支持消息大小限制和请求审计功能，防止非法请求和恶意攻击；MCP数据集服务器则提供数据集的安全访问能力，支持列表查询、文件读取等操作，内置路径遍历防护机制，限制仅访问指定目录下的数据集文件，保障数据安全不泄露。这两大组件让RayAI能够无缝集成到基于MCP协议的智能体生态中，成为连接智能体、模型和数据的安全桥梁。

三、技术细节

RayAI的技术架构以Ray分布式计算框架为基础，构建了“核心层-功能层-接口层”的三层架构，各层职责清晰、协同工作，共同实现分布式智能体运行时的核心能力。以下从核心技术选型、架构设计、关键模块实现三个维度展开说明：

1. 核心技术选型

RayAI的技术选型围绕“高效、兼容、安全、可扩展”的目标，整合了多个成熟的开源技术栈，形成稳定可靠的技术底座：

这些技术组件的组合既保证了框架的核心能力，又降低了开发和维护成本，同时借助各组件的生态优势，让RayAI能够快速适配不同场景的需求。

2. 整体架构设计

RayAI的架构可分为三层，从下到上分别为核心层、功能层和接口层，各层之间通过标准化接口通信，确保架构的灵活性和可扩展性：

（1）核心层：Ray分布式底座

核心层基于Ray框架实现，是整个RayAI的基础，负责资源管理、任务调度、集群通信等底层能力。它将开发者定义的智能体逻辑、工具函数封装为Ray的Actor或Task，通过Ray的分布式调度器分配到集群的不同节点执行；同时提供资源监控和动态调整能力，根据任务执行情况优化资源分配，保障系统的高效运行。

Ray的对象存储（Object Store）用于在节点间高效传输数据，避免重复数据拷贝，提升分布式任务的执行效率；集群管理模块则负责节点的加入/退出、故障检测与恢复，确保集群的稳定性。这一层完全屏蔽了底层分布式环境的复杂性，让上层功能模块无需关注资源调度和集群管理细节。

（2）功能层：核心能力实现

功能层是RayAI的核心业务逻辑层，集成了智能体运行、安全隔离、MCP服务、配置管理等关键能力，主要包含以下模块：

• 智能体管理模块：负责智能体的创建、初始化、生命周期管理，支持多框架兼容（LangChain、Pydantic AI等），提供统一的智能体接口抽象，实现“一次开发，多框架适配”。

• 工具执行模块：通过@rayai.tool装饰器标记工具函数，支持指定资源需求（如num_cpus=1），实现工具的串行/并行执行，并行执行基于Ray的Task并行机制，可大幅提升多工具协作任务的效率。

• 安全沙箱模块：集成gVisor沙箱，为标记为“不可信”的代码执行任务提供隔离环境，支持沙箱启动、停止、资源限制等操作，确保恶意代码无法影响主机系统。

• MCP服务模块：包含MCP代理服务器和MCP数据集服务器，实现MCP协议的请求转发、数据访问控制、安全审计等功能，保障智能体与模型、数据集的安全交互。

• 配置管理模块：基于Pydantic实现配置解析和校验，支持配置文件、环境变量、命令行参数等多种配置方式，确保配置的灵活性和一致性。

（3）接口层：用户交互入口

接口层为开发者提供简洁易用的交互方式，主要包括CLI命令行工具和HTTP API接口：

• CLI工具：基于Click实现，提供init、create-agent、up等核心命令，覆盖项目初始化、智能体创建、服务启动等全流程操作，命令参数设计简洁明了，支持丰富的自定义配置。

• HTTP API接口：基于FastAPI构建，智能体启动后自动暴露HTTP接口，开发者可通过RESTful API调用智能体服务，支持多轮对话、工具调用、状态查询等功能，同时自动生成Swagger API文档，方便调试和集成。

3. 关键技术实现细节

（1）分布式工具执行机制

RayAI的工具执行模块是实现分布式能力的核心，其核心设计是通过@rayai.tool装饰器将普通Python函数转换为可分布式执行的Ray Task。当开发者为工具函数添加该装饰器时，框架会自动将函数注册到Ray的任务注册表中，并根据指定的资源需求（如num_cpus、num_gpus）标记任务的资源占用。

在执行工具时，execute_tools函数会根据任务类型（串行/并行）和资源情况，由Ray调度器分配最优节点执行：串行执行时按顺序调度任务，前一个任务完成后再启动下一个；并行执行时则同时调度多个任务到不同节点，任务结果通过Ray的对象存储汇总返回。这种机制让开发者无需编写复杂的分布式代码，只需通过简单的装饰器和函数调用，即可实现工具的分布式执行。

（2）安全沙箱隔离实现

RayAI的安全沙箱基于gVisor实现，gVisor是谷歌开源的轻量级虚拟化技术，通过模拟Linux内核系统调用，为应用程序提供隔离的执行环境，无需依赖传统虚拟机的硬件虚拟化支持，启动速度快、资源占用低。

当开发者启用沙箱功能后，RayAI会为每个需要隔离执行的代码任务创建独立的gVisor容器：首先将代码和依赖资源挂载到容器中，然后限制容器的系统调用权限（仅允许必要的文件读取、网络访问等操作），并设置资源限制（如CPU使用率、内存上限）；任务执行过程中，沙箱会监控系统调用行为，拦截非法操作并返回错误；任务完成后，自动销毁容器，清理临时资源，确保环境隔离和系统安全。

（3）MCP服务安全机制

MCP代理服务器和MCP数据集服务器是RayAI保障数据交互安全的关键组件，其核心安全机制包括：

• 请求白名单控制：MCP代理服务器仅转发允许列表内的MCP HTTP端点请求，开发者可通过配置文件指定合法端点，拒绝非法请求访问，防止恶意攻击。

• 消息大小限制：支持配置单个请求的最大消息大小，避免超大请求导致系统内存溢出或服务阻塞。

• 请求审计日志：记录所有经过代理服务器的请求信息，包括请求来源、请求内容、响应状态等，便于安全审计和问题排查。

• 路径遍历防护：MCP数据集服务器通过路径规范化和目录限制，防止攻击者通过构造特殊路径访问系统敏感文件，仅允许访问指定目录下的数据集文件。

四、应用场景

RayAI的分布式架构、安全隔离、框架兼容等核心能力，使其能够适配多种AI智能体相关场景，从个人开发者的小型实验到企业级的大规模应用，都能发挥重要作用：

1. 分布式AI智能体服务开发

在需要处理复杂任务的场景中，单一智能体往往难以满足效率需求，而多智能体协作并分布式执行是解决这一问题的有效方案。例如，企业级客户服务智能体系统，可将用户咨询拆分为“意图识别”“问题分类”“答案生成”“售后跟进”等子任务，每个子任务由专门的智能体处理，通过RayAI的分布式执行机制，多个智能体并行工作，大幅提升咨询处理效率和用户体验。

此外，在金融数据分析、市场调研报告生成等场景中，智能体需要调用多个数据查询、统计分析、可视化工具，RayAI的分布式工具执行能力可让这些工具并行运行，缩短任务完成时间；同时支持动态扩缩容，能够应对高峰期的高并发请求，保障服务稳定性。

2. AI生成代码安全执行

随着大语言模型的发展，AI生成代码的应用越来越广泛，但生成代码的安全性难以保证，可能包含恶意代码、语法错误或资源消耗过大的逻辑，直接在主机环境执行存在安全风险。RayAI的安全沙箱功能正好解决这一痛点，适用于AI编程助手、自动化代码生成与测试等场景。

例如，在线AI编程平台可集成RayAI，当用户通过大模型生成代码后，平台将代码提交到RayAI的沙箱中执行，沙箱隔离环境防止恶意代码攻击系统，同时资源限制避免代码过度占用服务器资源；执行结果通过安全通道返回给用户，既保证了用户体验，又保障了平台安全。

3. 受控MCP服务器搭建

MCP（Model Context Protocol）是智能体与模型、数据集交互的重要协议，在需要共享模型或数据集的场景中，搭建安全可控的MCP服务器至关重要。RayAI提供的MCP代理服务器和MCP数据集服务器，适用于科研机构、企业内部的模型共享、数据集访问控制等场景。

例如，科研团队内部共享训练好的AI模型和实验数据集时，可通过RayAI搭建MCP数据集服务器，限制仅团队成员可访问指定数据集，防止数据泄露；同时通过MCP代理服务器转发模型调用请求，记录调用日志，便于统计模型使用情况和科研成果管理。

4. 多框架智能体集成项目

在实际开发中，开发者可能需要整合不同智能体框架的优势，例如利用LangChain的工具链生态构建任务流程，借助Pydantic AI的类型校验保障数据可靠性，或使用Agno的特定算法优化决策逻辑。但不同框架之间的兼容性问题往往导致集成困难，而RayAI的框架无关性设计正好解决这一问题。

例如，企业级自动化办公智能体项目，需要整合LangChain的邮件发送、文档处理工具，Pydantic AI的表单数据校验能力，以及自定义的业务逻辑模块，通过RayAI的统一运行时环境，这些不同框架的组件可无缝协作，无需担心兼容性问题，同时借助分布式执行能力提升任务处理效率。

5. 弹性扩缩容的生产级智能体部署

对于需要长期运行的智能体应用，生产级部署的稳定性、可扩展性和运维便捷性至关重要。RayAI基于Ray Serve的部署架构，适用于需要弹性扩缩容的生产级场景，如电商平台的智能客服、工业场景的设备故障诊断智能体、政务系统的业务办理助手等。

例如，电商平台的智能客服在促销活动期间会面临海量咨询请求，RayAI可自动扩容智能体服务副本数量，满足高并发需求；活动结束后自动缩容，减少资源浪费；同时Ray Serve提供的负载均衡和故障恢复能力，确保服务持续稳定运行，避免单点故障影响用户体验。

五、使用方法

RayAI的使用流程简洁明了，从环境准备到服务部署仅需几步操作，以下是详细的使用指南，包括环境要求、安装步骤、核心操作流程和常见使用示例：

1. 环境要求

• 编程语言：Python 3.12+（推荐3.12版本，确保兼容性和稳定性）

• 操作系统：支持Linux、macOS、Windows（Windows系统需安装WSL2以支持gVisor沙箱功能）

• 依赖框架：Ray 2.0+（安装RayAI时会自动安装兼容版本，无需手动部署）

• 硬件要求：本地开发最低配置（CPU≥2核，内存≥4GB）；集群部署根据任务规模调整（推荐CPU≥8核，内存≥16GB，支持GPU加速模型推理）

2. 安装步骤

RayAI提供两种安装方式，分别适用于基础使用和需要沙箱功能的场景，可通过pip命令快速安装：

（1）基础安装（无沙箱功能）

适用于不需要隔离执行代码的场景，安装命令如下：

pip install rayai

该命令会自动安装RayAI核心组件及依赖（包括Ray、FastAPI、Click、Pydantic等），无需额外配置。

（2）含沙箱功能安装

适用于需要安全隔离执行代码的场景，安装命令如下：

pip install rayai[sandbox]

该命令除了安装核心组件外，还会自动安装gVisor沙箱相关依赖。注意：Windows系统需先安装WSL2，macOS和Linux系统需确保内核版本支持gVisor（Linux内核≥4.14，macOS≥10.15）。

（3）验证安装

安装完成后，可通过以下命令验证是否安装成功：

rayai --version

若输出RayAI的版本信息（如rayai 0.1.0），则说明安装成功。

3. 核心使用流程

RayAI的使用流程可分为“项目初始化→智能体创建→逻辑开发→服务启动→接口调用”五个步骤，以下是详细操作指南：

（1）项目初始化

首先创建并进入项目目录，然后使用rayai init命令初始化项目结构：

# 创建项目目录
mkdir my_rayai_project && cd my_rayai_project

# 初始化项目
rayai init

执行成功后，项目目录下会生成以下文件结构：

my_rayai_project/
├── rayai_config.yaml # 项目配置文件
├── agents/      # 智能体存放目录
│  └── __init__.py
└── requirements.txt  # 依赖管理文件

其中rayai_config.yaml是核心配置文件，可配置服务端口、默认框架、沙箱参数、MCP服务地址等信息，默认配置已满足基础使用需求，无需手动修改。

（2）创建智能体

使用rayai create-agent命令创建智能体，支持指定智能体名称和框架类型（默认支持python、langchain、pydantic三种框架）：

# 创建基于Pydantic框架的智能体，名称为my_pydantic_agent
rayai create-agent my_pydantic_agent --framework pydantic

# 创建基于LangChain框架的智能体，名称为my_langchain_agent
rayai create-agent my_langchain_agent --framework langchain

# 创建基于纯Python的智能体，名称为my_python_agent（默认框架）
rayai create-agent my_python_agent

执行成功后，会在agents目录下生成对应智能体的代码文件（如my_pydantic_agent.py），文件中包含智能体的基础模板代码，开发者可在此基础上扩展逻辑。

（3）智能体逻辑开发

以基于Pydantic框架的智能体为例，打开agents/my_pydantic_agent.py文件，基础模板代码如下：

from pydantic import BaseModel
from rayai import tool, RayAIAgent

# 定义工具函数（支持分布式执行）
@tool(num_cpus=1) # 指定占用1个CPU核心
def add(a: int, b: int) -> int:
  """简单的加法工具"""
  return a + b

@tool(num_cpus=1)
def multiply(a: int, b: int) -> int:
  """简单的乘法工具"""
  return a * b

# 定义智能体输入输出模型（Pydantic类型校验）
class MyAgentInput(BaseModel):
  x: int
  y: int
  operation: str # 支持"add"或"multiply"

class MyAgentOutput(BaseModel):
  result: int
  message: str

# 定义智能体逻辑
class MyPydanticAgent(RayAIAgent):
  input_model = MyAgentInput
  output_model = MyAgentOutput

  def run(self, input_data: MyAgentInput) -> MyAgentOutput:
    """智能体核心运行逻辑"""
    if input_data.operation == "add":
      result = add(input_data.x, input_data.y) # 调用分布式工具
      return MyAgentOutput(
        result=result,
        message=f"成功执行加法运算：{input_data.x} + {input_data.y} = {result}"
      )
    elif input_data.operation == "multiply":
      result = multiply(input_data.x, input_data.y) # 调用分布式工具
      return MyAgentOutput(
        result=result,
        message=f"成功执行乘法运算：{input_data.x} × {input_data.y} = {result}"
      )
    else:
      return MyAgentOutput(
        result=0,
        message=f"不支持的操作：{input_data.operation}，仅支持add和multiply"
      )

# 注册智能体
agent = MyPydanticAgent()

开发者可根据需求修改工具函数和智能体逻辑：添加新的工具函数（需使用@rayai.tool装饰器）、扩展输入输出字段、修改运行逻辑、集成外部API或数据库等。例如，添加数据查询工具、调用大模型生成回答、集成文件处理功能等。

（4）启动智能体服务

使用rayai up命令启动智能体服务，支持自定义端口、指定启动的智能体等参数：

# 启动所有智能体，默认端口8000
rayai up

# 启动指定智能体（my_pydantic_agent），端口8080
rayai up --agents my_pydantic_agent --port 8080

# 启动多个智能体，端口9000
rayai up --agents my_pydantic_agent,my_langchain_agent --port 9000

启动成功后，会输出服务访问地址（如http://localhost:8000），同时自动生成Swagger API文档（访问http://localhost:8000/docs即可查看），方便开发者调试接口。

（5）调用智能体服务

智能体服务启动后，可通过HTTP API接口调用，支持curl命令、Postman、Python请求等多种方式：

方式1：curl命令调用

curl -X POST "http://localhost:8000/my_pydantic_agent/" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"x": 10, "y": 20, "operation": "add"}'

返回结果：

{
 "result": 30,
 "message": "成功执行加法运算：10 + 20 = 30"
}

方式2：Python请求调用

import requests

url = "http://localhost:8000/my_pydantic_agent/"
data = {"x": 10, "y": 20, "operation": "multiply"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())

输出结果：

{
 "result": 200,
 "message": "成功执行乘法运算：10 × 20 = 200"
}

方式3：通过Swagger API文档调试

访问http://localhost:8000/docs，找到对应智能体的接口（如/my_pydantic_agent/），点击“Try it out”，输入请求参数，点击“Execute”即可查看响应结果，无需手动构造HTTP请求。

4. 高级使用示例：启用沙箱执行代码

以下示例展示如何使用RayAI的沙箱功能，安全执行AI生成的Python代码：

（1）创建支持沙箱的智能体

rayai create-agent sandbox_agent --framework python

（2）编写智能体逻辑

修改agents/sandbox_agent.py文件：

from rayai import RayAIAgent, tool
from rayai.sandbox import run_in_sandbox
from pydantic import BaseModel

# 定义输入输出模型
class CodeExecutionInput(BaseModel):
  code: str # 待执行的Python代码

class CodeExecutionOutput(BaseModel):
  output: str # 代码执行结果
  error: str  # 错误信息（无错误则为空）

# 定义智能体
class SandboxAgent(RayAIAgent):
  input_model = CodeExecutionInput
  output_model = CodeExecutionOutput

  def run(self, input_data: CodeExecutionInput) -> CodeExecutionOutput:
    try:
      # 在沙箱中执行代码，设置资源限制（CPU=1，内存=512MB）
      output = run_in_sandbox(
        code=input_data.code,
        cpu_limit=1,
        memory_limit="512m"
      )
      return CodeExecutionOutput(output=output, error="")
    except Exception as e:
      return CodeExecutionOutput(output="", error=str(e))

# 注册智能体
agent = SandboxAgent()

（3）启动服务并调用

rayai up --agents sandbox_agent --port 8000

调用接口执行代码：

curl -X POST "http://localhost:8000/sandbox_agent/" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"code": "print(\"Hello, RayAI Sandbox!\")\nresult = 1 + 2 + 3\nprint(f\"计算结果：{result}\")"}'

返回结果：

{
 "output": "Hello, RayAI Sandbox!\n计算结果：6\n",
 "error": ""
}

若执行恶意代码（如尝试删除系统文件），沙箱会拦截操作并返回错误：

curl -X POST "http://localhost:8000/sandbox_agent/" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"code": "import os\nos.remove(\"/etc/passwd\")"}'

返回结果：

{
 "output": "",
 "error": "PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/etc/passwd'"
}

六、常见问题解答（FAQ）

1. RayAI与LangChain、CrewAI等智能体框架有什么区别？

RayAI并非替代这些框架，而是为它们提供分布式运行时支持。LangChain、CrewAI等框架专注于智能体的逻辑编排、工具链集成、任务规划等上层能力，而RayAI专注于底层的分布式执行、安全隔离、部署运维等能力。例如，你可以使用LangChain构建智能体的任务流程，然后通过RayAI实现该智能体的分布式部署、并行执行和安全运行，两者互补协同。

2. RayAI支持哪些操作系统？是否需要部署Ray集群？

RayAI支持Linux、macOS和Windows（Windows需安装WSL2以支持沙箱功能）。本地开发时无需部署Ray集群，Ray会自动以单机模式启动，满足开发和测试需求；生产环境中可部署Ray集群，RayAI会自动适配集群环境，利用集群资源实现分布式执行和弹性扩缩容。

3. 沙箱功能必须启用吗？如何判断是否需要启用？

沙箱功能是可选的，无需强制启用。如果你的智能体不需要执行不可信代码（如仅调用自己开发的工具函数、无AI生成代码执行场景），则无需启用；如果需要执行AI生成代码、第三方提供的代码或用户输入的代码，建议启用沙箱功能，防止恶意代码攻击和系统漏洞。

4. RayAI支持多GPU调度吗？如何为智能体分配GPU资源？

支持多GPU调度。在定义工具函数时，可通过@rayai.tool(num_gpus=1)指定工具所需的GPU数量（需确保系统已安装GPU驱动和CUDA）；在启动服务时，Ray会自动识别GPU资源并分配给对应的任务。对于需要模型推理的智能体，分配GPU资源可显著提升推理速度。

5. 如何监控RayAI服务的运行状态和资源占用？

RayAI基于Ray Serve构建，可借助Ray的监控工具实现服务监控：

• 本地开发时，启动服务后访问http://localhost:8265（Ray的Web UI），可查看集群资源占用、任务执行状态、服务副本数量等信息；

• 生产环境中，可集成Prometheus和Grafana，通过Ray提供的监控指标（如serve_deployment_processing_latency_ms、serve_num_router_requests_total）实现可视化监控和告警。

6. 智能体服务支持水平扩展吗？如何应对高并发请求？

支持水平扩展。RayAI通过Ray Serve实现服务的水平扩展：当请求量增加时，可通过rayai up --scale my_agent=5命令手动增加智能体的副本数量；也可配置自动扩缩容规则，根据请求队列长度、CPU使用率等指标自动调整副本数量，应对高并发请求。

7. RayAI的配置文件（rayai_config.yaml）有哪些关键配置项？如何修改？

核心配置项包括：

• port：服务端口（默认8000）；

• default_framework：默认智能体框架（默认python）；

• sandbox：沙箱相关配置（如默认CPU/内存限制）；

• mcp_proxy：MCP代理服务器配置（如白名单端点、消息大小限制）；

• ray_serve：Ray Serve相关配置（如最大并发请求数）。

修改方式：直接编辑项目目录下的rayai_config.yaml文件，保存后重启服务即可生效。

8. 如何将RayAI部署到生产环境？需要注意哪些问题？

生产环境部署步骤：

1. 部署Ray集群（推荐至少3个节点，确保高可用）；

2. 在集群所有节点安装RayAI（pip install rayai或含沙箱版本）；

3. 将项目代码上传到集群主节点；

4. 执行rayai up --agents my_agent --port 8000启动服务，指定绑定集群地址（--address <ray-head-address>:6379）。

注意事项：

• 配置防火墙规则，仅开放必要端口（如服务端口、Ray集群通信端口）；

• 启用身份认证和HTTPS加密，保障接口访问安全；

• 配置日志持久化，便于问题排查；

• 定期备份配置文件和智能体代码。

9. RayAI支持自定义工具集成吗？如何集成外部API或数据库？

支持自定义工具集成。只需使用@rayai.tool装饰器标记自定义工具函数，即可将其注册为可分布式执行的工具。集成外部API或数据库时，可在工具函数中编写调用逻辑（如使用requests调用API、使用SQLAlchemy连接数据库），示例如下：

@rayai.tool(num_cpus=1)
def query_weather(city: str) -> str:
  """调用天气API查询城市天气"""
  api_key = "your_api_key"
  url = f"https://api.weather.com/weather?city={city}&key={api_key}"
  response = requests.get(url)
  return response.json()["weather"]

10. 遇到服务启动失败、接口调用报错等问题，如何排查？

排查步骤：

1. 查看启动日志：启动服务时添加--verbose参数（rayai up --verbose），查看详细日志输出，定位错误原因；

2. 检查环境依赖：确保Python版本符合要求，依赖包已正确安装（可通过pip install -r requirements.txt更新依赖）；

3. 验证Ray环境：执行ray health-check命令，检查Ray集群是否正常运行；

4. 查看API文档：访问http://localhost:8000/docs，验证接口定义是否与请求参数一致；

5. 提交Issue：若问题无法解决，可在GitHub仓库（rayai-labs/agentic-ray）提交Issue，提供日志信息和复现步骤，社区会提供帮助。

七、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/rayai-labs/agentic-ray

• Ray官方文档：https://docs.rayai.com/

八、总结

RayAI作为基于Ray分布式计算框架构建的开源智能体运行时框架，以“分布式、安全、兼容、易用”为核心优势，为AI智能体、MCP服务器和代码沙箱场景提供了一站式解决方案。它通过分布式运行时架构提升任务执行效率，支持多框架兼容打破技术选型束缚，集成安全沙箱保障代码执行安全，提供简洁CLI工具降低开发门槛，依托Ray Serve实现生产级部署。无论是个人开发者构建智能体原型，还是企业级大规模智能体集群部署，RayAI都能适配需求，既简化了分布式智能体的开发流程，又保障了系统的安全性和可扩展性。其开源特性和活跃的社区支持，使其能够持续迭代优化，成为连接智能体上层逻辑与底层分布式部署的关键桥梁，为AI智能体技术的落地和规模化应用提供了重要支撑。