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生产级智能体平台绝不只是“一个容器”。它还需要：镜像仓库，支持工作负载身份的 Kubernetes 集群，具备内容安全能力的模型后端，智能体间消息中继，对外提供跨组织调用的入口。很多团队最大的痛点在于：**开发环境和生产环境是两套完全不同的系统。**于是，本地测试通过的东西，并不一定真正上线。理想模式应该是：**从笔记本到云端只有一个统一的心智模型。**环境升级只需要“一行配置变化”，而不是重新迁
AI Runway 是一个 Kubernetes 原生的平台，用于部署和管理大语言模型。它的核心理念是通过一个统一的 Kubernetes CRD ——来描述模型部署意图。随后，AI Runway Controller 会基于不同 Provider 的能力，选择或委派给对应的 Provider 专属 Controller。该项目这样描述自己：在 Kubernetes 上部署和管理大语言模型 ——
主容器（Nginx）保持精简与专注 —— 只负责提供 HTML 和代理请求。它对 AI 或技能一无所知。Sidecar 1（Copilot Agent）封装所有 AI 逻辑。它使用 GitHub Copilot SDK，管理会话并生成内容。它与 Pod 其余部分的唯一耦合点是环境变量和共享卷。容器镜像支持跨平台构建 —— Node.js 通过官方二进制安装并自动检测架构，确保同一 Dockerfi
