KAOS je open source vrstva pro nasazení a správu AI agentů nad Kubernetes. Místo skládání vlastního lepidla mezi modely, tooly a runtime se snaží dát agentům podobu nativních Kubernetes resources a provozovat je podobně jako jiné clusterové služby. Projekt míří hlavně na situace, kde jeden agent nestačí a je potřeba řešit koordinaci, nástroje i provoz ve větším měřítku. citeturn910409view0
Za projektem stojí Alejandro Saucedo, který ho vede pod svým GitHub účtem axsaucedo. Na jeho profilu je KAOS uvedený mezi aktivně maintainerovanými projekty a samotný repozitář měl při kontrole 228 hvězd a 11 forků. citeturn984112search0turn910409view0
Prakticky je zajímavé hlavně to, že KAOS spojuje několik věcí, které se jinak často řeší odděleně. Umí nasazovat agentní sítě jako Kubernetes resources, připojovat tooly přes Model Context Protocol, stavět hierarchické multi-agent systémy s delegací a zároveň vystavovat agenty přes OpenAI-compatible endpoint /v1/chat/completions. Vedle operátoru nabízí i CLI a webové UI, takže se dá použít jak přes Helm a kubectl, tak přes vyšší vrstvu pro rychlejší správu clusteru. citeturn910409view0
Z ukázek je vidět, že workflow je postavené kolem několika vlastních objektů, hlavně ModelAPI, MCPServer a Agent. Vývojář tak nejdřív nasadí modelové API, k němu připojí MCP server s nástroji a pak nadefinuje samotného agenta včetně instrukcí, prostředí a přístupů k dalším agentům. U složitějších setupů může jeden koordinátor delegovat práci specialistům, což je přesně scénář, kde Kubernetes-native přístup dává smysl: orchestrace se nepřesouvá do ad hoc aplikace, ale zůstává přímo v clusteru. citeturn910409view0
Zdroje:
