关于 ai-services
ai-services 是用于在 App Platform 应用中配置 DigitalOcean Gradient AI Platform 的技能,涵盖直接调用大模型的 Serverless Inference,以及用于构建 Agent 的 Agent Development Kit。
主要功能
- 01选择推理或 Agent 开发方案
- 02配置模型访问凭据
- 03使用兼容 OpenAI 的推理 API
- 04通过 Gradient ADK 配置 Agent
- 05查询可用模型
适用场景
- 01为 App Platform 应用接入大模型推理
- 02构建带知识库或护栏的 Agent
- 03配置 AI 部署所需凭据
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ digitalocean-labs/ do-app-platform-skills --skill ai-services安装后在 Claude Code 中输入/ai-services确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
README.mdreference/agent-development-kit.mdserverless-inference.md详细介绍
AI 服务技能
为 App Platform 应用配置 DigitalOcean Gradient AI Platform。
提示:这是 App Platform 技能库中的一项专用技能。对于复杂的多步骤项目,可以考虑使用 planner 技能生成分阶段方案。有关所有可用技能的概览,请参阅 根目录 SKILL.md。
快速决策
What do you need?
├── Simple LLM API calls → Serverless Inference
│ OpenAI-compatible API, no agent management
│
└── Full AI agents → Agent Development Kit (ADK)
Knowledge bases, RAG, guardrails, multi-agent routing
| 需求 | 解决方案 | 参考 |
|---|---|---|
| 直接调用 LLM 模型 | Serverless Inference | serverless-inference.md |
| 使用知识库构建 Agent | ADK | agent-development-kit.md |
| 内容过滤/护栏 | ADK | agent-development-kit.md |
| 多 Agent 工作流 | ADK | agent-development-kit.md |
凭据处理
模型访问密钥遵循标准凭据层级:
- GitHub Secrets(推荐):用户创建密钥 → 添加到 GitHub Secrets → 应用规格引用
- App Platform Secrets:通过
doctl apps update设置,使用type: SECRET
# App Spec pattern
envs:
- key: MODEL_ACCESS_KEY
scope: RUN_TIME
type: SECRET
value: ${MODEL_ACCESS_KEY} # From GitHub Secrets
创建密钥:控制面板 → Serverless Inference → Model Access Keys
创建后,密钥仅显示一次——请妥善保存。
快速入门:Serverless Inference
# .do/app.yaml
services:
- name: api
envs:
- key: MODEL_ACCESS_KEY
scope: RUN_TIME
type: SECRET
value: ${MODEL_ACCESS_KEY}
- key: INFERENCE_ENDPOINT
value: https://inference.do-ai.run
# Python SDK (OpenAI-compatible)
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
base_url=os.environ["INFERENCE_ENDPOINT"] + "/v1",
api_key=os.environ["MODEL_ACCESS_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama3.3-70b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
完整指南:请参阅 serverless-inference.md
快速入门:Agent Development Kit
# Install and configure
pip install gradient-adk
gradient agent configure
# Run locally
gradient agent run
# → http://localhost:8080/run
# Deploy to DigitalOcean
gradient agent deploy
# Agent entrypoint
from gradient_adk import entrypoint
@entrypoint
def entry(payload, context):
query = payload["prompt"]
return {"response": "Hello from agent!"}
完整指南:请参阅 agent-development-kit.md
可用模型
| 模型 | 用例 |
|---|---|
llama3.3-70b-instruct | 通用、高质量 |
llama3-8b | 速度更快、成本更低 |
mistral-7b | 高效、多语言 |
# List all available models
doctl genai list-models
请查看 Gradient AI 模型了解当前可用情况。
参考文件
- serverless-inference.md — SDK 设置、API 参数、示例
- agent-development-kit.md — ADK 工作流、知识库、护栏
快速故障排除
| 错误 | 原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
401 Unauthorized | 模型访问密钥无效 | 验证 GitHub Secrets 中的密钥 |
Model not found | 模型 ID 无效 | 运行 doctl genai list-models |
Rate limit exceeded | 请求过多 | 实现指数退避 |
| ADK 部署失败 | 缺少令牌作用域 | 确保具有 genai CRUD 和 project read 作用域 |
与其他技能集成
- → designer:将 AI 服务环境变量添加到应用规格
- → deployment:将模型访问密钥存储在 GitHub Secrets 中
- → devcontainers:部署前在本地测试 AI 集成
- → planner:规划支持 AI 的应用部署
文档链接
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