Deploy secure agentic AI: Protocols and performance tuning

The final part of a four-part series on building a conversational analyst with Red Hat OpenShift AI and EnterpriseDB covers three main areas. First, it explains how the Model Context Protocol (MCP) extends JSON-RPC 2.0 to standardize tool integration between orchestrators and LLM servers, including initialization handshakes and tool description formats. Second, it details the server-sent events (SSE) streaming architecture that keeps users informed of agentic loop progress in real time. Third, it covers security practices for stochastic reasoning engines — including MCP tool registration enforcement, deep SQL syntax parsing with pglast, read-only database users, pod-level security constraints, and resource limits. Performance tuning topics include LLM temperature settings, Min-P sampling, prompt engineering techniques, vLLM continuous batching, and context length management for long agentic conversations.

Nguồn: https://developers.redhat.com/articles/2026/06/30/deploy-secure-agentic-ai-protocols-and-performance-tuning. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

freeCodeCamp1 Hot25 phút12 giờ trướcAI

How to Build an AI Agent That Runs its Own LLM Experiments with autoresearch

autoresearch là công cụ mã nguồn mở của Andrej Karpathy giúp AI agent tự động chạy các thí nghiệm huấn luyện LLM trên GPU. Agent chỉnh sửa file train.py, thực hiện các phiên huấn luyện 5 phút, đánh giá metric val_bpb và quyết định giữ hoặc hoàn tác thay đổi, lặp lại vô hạn. Trong thử nghiệm, agent tìm ra ~20 cải tiến sau ~700 thí nghiệm, giảm thời gian đạt hiệu suất GPT-2 khoảng 11%.

Lập trình viên muốn tự động hóa tối ưu hóa mô hình LLM hiệu quả hơn mà không cần phụ thuộc vào thử nghiệm thủ công và phân tích chi tiết.

#python