CNCF技术雷达：云原生AI进入生产时代

云原生计算基金会（CNCF）2025年第三季度技术雷达报告重点关注AI推理、机器学习编排和智能体AI系统如何塑造云原生开发的下一波浪潮。该报告调研了300多名专业开发者，捕捉到云原生方法成为全球AI和机器学习工作负载重要组成部分的关键时刻。

调研揭示了开发者如何评估为生产级AI提供支撑的关键技术的成熟度、实用性和社区信任度。随着云原生项目现在构成了现代机器学习管道的主干，2025年雷达图描绘了从实验向运营稳定性的转变。

以下是报告的十个关键要点：

NVIDIA Triton成为AI推理基准标杆

NVIDIA Triton在所有AI推理工具中的成熟度、实用性和推荐度都名列前茅，获得了最高浓度的五星评级。半数开发者将其可靠性评为最高级别，确认了其在生产级部署中的主导地位。随着Triton现在稳居"采用"位置，它已成为稳定和可扩展AI推理工作负载的参考标准。

DeepSpeed和TensorFlow Serving展现广泛开发者信心

DeepSpeed和TensorFlow Serving都获得了强劲的4星和5星综合评级，显示出在多样化使用场景中的稳定信心。开发者称赞它们能够满足各种项目需求，而不会在稳定性或性能上做出妥协。这些框架被定位为围绕已验证技术整合AI基础设施的组织的可靠选择。

Adlik通过宣传赢得开发者忠诚度

Adlik以最高推荐率脱颖而出——92%的当前或前用户表示会向同行推广它。尽管相比领先的现有产品更新、成熟度更低，但其快速发展势头反映了开发者对其不断发展能力的热情。这一高净推荐值突显了社区对Adlik发展轨迹的强烈信心。

Airflow和Metaflow在机器学习编排中领先

Apache Airflow和Metaflow在机器学习编排领域达到"采用"类别，反映出对其成熟度和实用性的广泛满意。Metaflow在成熟度排名中居首，而Airflow获得了最高的实用性和推荐评级。两者都已证明是管理需要自动化和可重现性的复杂机器学习管道的核心工具。

BentoML在AI和机器学习领域获得双重成功

BentoML在推理领域获得"采用"地位，在机器学习编排领域获得"试验"地位，确认了其跨领域的多功能性。虽然开发者欣赏其功能，但较少人认为它是其工作流程的核心。研究结果表明，跨领域工具可以成功，但在专业类别中可能面临领导地位的限制。

模型上下文协议和Llama Stack定义智能体AI成熟度

在智能体AI项目中，模型上下文协议和Llama Stack在成熟度和实用性方面达到了"采用"状态。MCP展现了最广泛的吸引力，80%的开发者给出了最高评级。这一表现突显了对标准化AI智能体上下文和通信框架日益增长的需求。

Agent2Agent获得热情支持

Agent2Agent协议在所有智能体AI工具中获得了最强烈的支持，94%的当前和前用户推荐使用。尽管较新且成熟度较低，开发者认识到了其强大潜力和与现有生态系统的平滑集成。其高推荐分数反映了对无缝连接多个AI系统的基于智能体架构的乐观态度。

LangChain的受欢迎程度面临企业现实检验

虽然LangChain仍被广泛使用，但开发者情绪标记了对成熟度和可扩展性的担忧。许多人提到将其集成到企业环境中的挑战，导致可靠性评级较低。炒作与实用韧性之间的这种差距突出了对生产就绪智能体框架日益增长的需求。

Airflow在实用性方面实现零负面评级

Apache Airflow在实用性方面获得了独特的零负面反馈评级，这是CNCF雷达中的罕见荣誉。开发者称赞其在大规模机器学习工作流程中的稳定性和集成强度。这强化了Airflow作为编排可靠、可重复机器学习流程基础工具的地位。

云原生模式现已成为AI和机器学习开发的核心

报告总结认为，对于AI和机器学习从业者来说，云原生基础设施不再是可选项。随着41%的开发者现在认同云原生身份，CNCF技术支撑着实验性和生产性工作负载。雷达图跨越NVIDIA Triton、Airflow和MCP等项目的成熟度梯度，说明了云原生设计原则如何为下一代AI系统实现可扩展性、可移植性和运营效率。

Q&A

Q1：NVIDIA Triton为什么在AI推理工具中表现最出色？

A：NVIDIA Triton在所有AI推理工具中的成熟度、实用性和推荐度都名列前茅，获得了最高浓度的五星评级。半数开发者将其可靠性评为最高级别，已成为稳定和可扩展AI推理工作负载的参考标准，在生产级部署中占据主导地位。

Q2：云原生技术对AI和机器学习开发有多重要？

A：云原生基础设施对AI和机器学习从业者来说不再是可选项。目前41%的开发者认同云原生身份，CNCF技术支撑着实验性和生产性工作负载。云原生设计原则能够为下一代AI系统实现可扩展性、可移植性和运营效率。

Q3：LangChain在企业应用中存在什么问题？

A：虽然LangChain仍被广泛使用，但开发者对其成熟度和可扩展性表达了担忧。许多人提到将其集成到企业环境中面临挑战，导致可靠性评级较低。炒作与实用韧性之间存在差距，突出了对生产就绪智能体框架的需求。