1. 从“ax”这个标题说起一个被低估的运行时编排命题第一次看到“ax”这个标题很多人会一头雾水。它不像“Kubernetes 集群搭建”那样直白也不像“Agentic RAG 实战”那样自带场景。但把热搜词摊开来看线索就清楚了ax、agentic、orchestration、runtime、Kubernetes这五个词放在一起指向的其实是一个很具体的东西——一套面向智能体Agent工作负载的运行时编排层。换句话说ax 不是一个孤立的工具名而是一类问题的代号当你的系统里跑的不再是普通的无状态服务而是一群会自己调工具、自己规划、自己重试的 Agent 时底层的 runtime 和 orchestration 该怎么设计。我之所以对这个命题有感觉是因为过去一年多里身边做 AI 基础设施的团队几乎都踩过同一个坑拿 Kubernetes 直接去跑 Agent 服务跑着跑着就发现不对劲。普通微服务的生命周期是“请求进来、处理、返回、结束”而 Agent 的生命周期是“思考、调工具、等外部 IO、再思考、可能失败重试、可能中途换策略”。这两者的资源模型、调度粒度、故障语义完全不是一回事。ax 这个标题背后本质是在问我们需不需要一层专门为 agentic 负载设计的 runtime 抽象架在 Kubernetes 之上或者旁边这篇文章适合三类人看。第一类是正在把 Agent 应用往生产环境推的工程师你已经写过 demo但一上量就发现延迟抖动、成本失控、状态难追踪。第二类是平台/基础设施方向的从业者你在考虑要不要给团队的 Agent 业务做一层统一的 runtime。第三类是对 orchestration 和 runtime 概念还比较模糊、想搞清楚“这俩词到底差在哪”的开发者。我会从设计思路、核心机制、实操落地到排错经验把这条链路完整走一遍。需要提前说明的是ax 在公开语境里并没有一个唯一权威的定义下面讲的是基于 agentic orchestration 这一类系统的常见工程实践做的合理推演具体到你的项目参数和选型要按实际情况调整。2. 先厘清概念runtime 和 orchestration 到底谁管什么2.1 runtime 是“怎么跑”orchestration 是“谁来跑、按什么顺序跑”这两个词经常被混用但在设计 ax 这类系统时必须先把边界划清楚。我用一个生活化的类比runtime 像是厨房里的灶台和锅具它决定了火候怎么控制、食材怎么加热、一道菜能不能做出来orchestration 像是餐厅的传菜系统和排班表它决定哪道菜先做、哪个厨师负责、客人催单了怎么插队。落到技术层面runtime 关心的是进程怎么起、内存怎么分、IO 怎么调度、一个 Agent 的一次“思考-行动”循环在哪个执行单元里完成。它更接近操作系统或者容器运行时的层面。而 orchestration 关心的是多个 Agent 之间怎么协作、任务怎么拆解和分发、失败后谁来补偿、整个工作流的 DAG 怎么维护。它更接近工作流引擎或者调度器的层面。在 Kubernetes 语境下这个区分会更明显。Kubernetes 本身是一个很优秀的容器编排系统但它对“Agent 内部的一次推理循环”是无感的。它只知道你有一个 PodPod 里跑着一个进程进程占了多少 CPU 和内存。至于这个进程是在做一次 LLM 调用还是在等一个工具返回Kubernetes 一概不知。这就是为什么直接用 K8s 跑 Agent 会别扭——编排的粒度太粗了。2.2 为什么普通微服务那套直接搬过来会翻车我见过太多团队的第一版方案是这样的把 Agent 封装成一个 HTTP 服务打成镜像用 Deployment 部署前面挂个 Service需要扩缩容就调 HPA。这个方案在 demo 阶段完全能用但上生产后会暴露三个硬伤。第一个硬伤是长尾延迟。Agent 的一次任务可能包含十几次 LLM 调用和工具调用总耗时从几秒到几分钟不等。Kubernetes 的 readiness probe 和 liveness probe 是按固定周期探的一个正在“深度思考”的 Agent 很容易被误判为不健康然后被重启任务直接中断。第二个硬伤是状态丢失。Agent 的执行过程是有状态的中间的工具调用结果、推理链、临时变量都需要保留。但 Pod 是无状态的一旦被调度到别的节点或者重启这些状态就没了。你可能会说用外部存储但那又引入了新的延迟和一致性问题。第三个硬伤是资源模型错配。Agent 在等 LLM 返回的时候CPU 几乎是空闲的但内存里可能挂着一大堆上下文。用 CPU 使用率做 HPA 的扩缩容指标基本等于瞎猜。真正该看的是并发任务数、队列深度、token 消耗速率这些业务指标。提示如果你的 Agent 服务还在用 CPU 利用率做扩缩容先别急着优化模型把这个指标换掉收益可能比换模型还大。2.3 ax 这类系统要解决的核心矛盾把上面的问题抽象一下ax 要解决的核心矛盾是Agent 的执行语义是细粒度、有状态、长周期的而底层基础设施的调度语义是粗粒度、无状态、短周期的。这两者之间的鸿沟就是 runtime 和 orchestration 层要填的。一个合理的设计思路是分层最底下还是 Kubernetes负责物理资源的编排和隔离中间加一层 Agent Runtime负责单个 Agent 执行循环的生命周期管理最上面是 Orchestration 层负责多 Agent 协作和任务编排。ax 这个标题里的 orchestration 和 runtime 两个词恰好对应了中间和上面这两层。至于 agentic它描述的是这层系统服务的负载特征——不是普通的请求响应而是自主决策的智能体行为。3. 核心机制拆解Agent Runtime 的四个关键设计点3.1 执行单元为什么不该用 Pod 做 Agent 的调度单位在 Kubernetes 里最小的调度单位是 Pod。但把 Pod 直接当成 Agent 的执行单元粒度太粗了。一个 Pod 里可能跑着几十个并发的 Agent 任务Pod 重启会把这些任务全部干掉。更合理的做法是引入一个更细的执行单元概念我习惯叫它 Task Slot 或者 Agent Session。一个 Agent Session 代表一次完整的任务执行它有自己的上下文、自己的状态、自己的生命周期。Runtime 负责把 Session 调度到某个 Pod 里的某个 worker 上执行。这样 Pod 只是资源的载体Session 才是调度的对象。当某个 Session 卡住或者失败时只需要终止这个 Session不影响同一个 Pod 里的其他 Session。这个设计的好处在于它把资源调度和任务调度解耦了。Kubernetes 管资源Runtime 管任务。资源不够了扩 Pod任务积压了加 worker两者互不干扰。我实测下来这种分层在任务量波动大的场景下特别稳因为你可以针对任务队列做精细的背压控制而不是粗暴地扩缩 Pod。3.2 状态管理上下文到底该存在哪一层Agent 的状态管理是个老大难问题。状态分几种会话上下文对话历史、工具调用结果、中间推理产物、执行进度。这些状态有的需要持久化有的只需要在内存里活几分钟。我的经验是按生命周期分层存储。执行进度和中间推理产物放在 Runtime 的内存里因为它们的生命周期就是一次 SessionSession 结束就没了。会话上下文和工具调用结果放在外部存储比如 Redis 或者对象存储因为它们可能跨 Session 复用而且需要支持断点续跑。这里有个容易踩的坑很多人一上来就把所有状态都塞进 Redis结果每次读写都走网络延迟直接翻倍。正确的做法是热状态在内存、冷状态在外部。Runtime 内部维护一个状态缓存Session 活跃期间状态都在内存里只有 Session 结束或者需要跨节点迁移时才落盘。这样既保证了性能又保证了可靠性。3.3 调度策略Agent 任务该怎么排队和分配Agent 任务的调度比普通任务复杂因为任务之间不是平等的。有的任务优先级高、延迟敏感有的任务可以慢慢跑有的任务需要特定工具或者特定模型有的任务随便哪个 worker 都能接。我在设计调度策略时一般会考虑三个维度优先级、资源亲和性、公平性。优先级好理解VIP 用户的任务先跑。资源亲和性指的是任务对 worker 的要求比如需要 GPU 的任务只能调度到有 GPU 的节点需要访问特定内部服务的任务只能调度到特定网络区域的节点。公平性则是防止某个用户或者某个业务线把队列占满通常用加权轮询或者配额机制来实现。注意调度策略不要一开始就设计得太复杂。我见过一个团队上来就搞了七层优先级加动态权重结果调试了两周都没跑通。先用最简单的 FIFO 加一个优先级字段跑起来之后再逐步加维度这样出问题也容易定位。3.4 故障处理Agent 失败了到底该重试还是该放弃普通服务的故障处理很简单请求失败就重试重试几次还失败就报错。但 Agent 的故障处理要微妙得多因为 Agent 的失败可能是部分失败——它完成了三步第四步挂了这时候你是从头重跑还是从第四步续跑从第四步续跑听起来更高效但前提是你得把前三步的状态完整保存下来而且第四步的执行环境要和前三步一致。如果第四步依赖的工具或者模型变了续跑可能会产生不一致的结果。从头重跑更安全但代价是浪费了前三步的计算资源。我的建议是按失败类型区分处理。如果是基础设施故障网络抖动、节点宕机从断点续跑因为执行环境没变。如果是业务逻辑故障工具返回了预期外的结果、模型输出了非法格式从头重跑因为前面的推理可能已经跑偏了。这个判断逻辑可以放在 Runtime 里作为故障处理策略的一部分。4. 实操落地从零搭一个最小可用的 Agent Runtime4.1 环境准备与依赖清单假设你已经有一个能用的 Kubernetes 集群版本在 1.24 以上。下面这套方案是我在测试环境里验证过的最小可用不追求生产级的完备性但能让你把整条链路跑通。需要准备的东西一个 Kubernetes 集群单节点 kind 或者 minikube 都行、一个 Redis 实例存会话状态、一个对象存储或者本地 PV存冷状态、以及 Runtime 本身的代码。Runtime 我用 Go 写因为它的并发模型适合这种高并发的调度场景而且和 Kubernetes 的客户端库集成很顺。依赖清单如下表组件版本建议用途Kubernetes1.24底层资源编排Redis6.2热状态与会话缓存Go1.21Runtime 开发语言client-go与 K8s 版本匹配与集群交互Prometheus2.40指标采集4.2 Runtime 的核心数据结构设计Runtime 的核心是三个结构体Session、Task 和 Worker。Session 代表一次 Agent 任务执行Task 代表 Session 里的一个执行步骤Worker 代表一个执行槽位。type Session struct { ID string UserID string Priority int Status SessionStatus Context map[string]interface{} CreatedAt time.Time UpdatedAt time.Time } type Task struct { ID string SessionID string StepIndex int ToolName string Input []byte Output []byte Status TaskStatus RetryCount int } type Worker struct { ID string PodName string Capacity int RunningTasks int Labels map[string]string }Session 的 Context 字段存的是会话上下文用 map 是为了灵活实际生产里建议用结构化的 schema。Task 的 StepIndex 用来支持断点续跑RetryCount 用来控制重试次数。Worker 的 Labels 用来做资源亲和性匹配比如gputrue的 worker 才能接需要 GPU 的任务。4.3 调度循环的实现要点调度循环是 Runtime 的心脏它要做的事情是从任务队列里取出待调度的 Session找到合适的 Worker把 Session 分配过去。这个循环的频率决定了调度的实时性我一般设成 100 毫秒一次太快了浪费 CPU太慢了任务积压。func (s *Scheduler) Run(ctx context.Context) { ticker : time.NewTicker(100 * time.Millisecond) defer ticker.Stop() for { select { case -ctx.Done(): return case -ticker.C: sessions : s.queue.PopBatch(100) for _, session : range sessions { worker : s.findBestWorker(session) if worker nil { s.queue.PushBack(session) continue } s.assign(session, worker) } } } }findBestWorker 是调度的核心逻辑它要综合考虑 worker 的剩余容量、标签匹配度、以及负载均衡。我用的策略是先过滤再打分先过滤掉容量不足和标签不匹配的 worker然后在剩下的里面选负载最低的。这个策略简单但有效实测在几十个 worker 的规模下表现很好。4.4 与 Kubernetes 的集成方式Runtime 和 Kubernetes 的集成有两个方向一个是 Runtime 作为 K8s 里的一个 Deployment 跑通过 client-go 去管理 worker Pod另一个是 Runtime 跑在 K8s 外面通过 API Server 远程管理。我推荐第一种因为网络延迟低而且能直接用 K8s 的 ServiceAccount 做权限控制。Worker Pod 的创建用 Dynamic Client 或者直接调 Deployment 的 API 都行。关键是要给 Worker Pod 打上足够的标签让 Runtime 知道这个 Pod 有什么能力。比如apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: agent-worker spec: replicas: 3 template: metadata: labels: app: agent-worker gpu: false region: cn-north spec: containers: - name: worker image: agent-worker:latest resources: requests: memory: 2Gi cpu: 1 limits: memory: 4Gi cpu: 2这个 Deployment 创建出来的 Pod 会带上gpufalse和regioncn-north的标签Runtime 在调度时就能根据这些标签做亲和性匹配。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 任务卡住不动怎么定位是调度问题还是执行问题这是最常见的问题。任务提交后一直处于 pending 状态你不知道是调度器没找到 worker还是 worker 接了任务但执行卡住了。我的排查顺序是这样的先看 Runtime 的调度日志确认 Session 有没有被分配出去。如果日志显示一直在findBestWorker返回 nil那就是调度问题通常是 worker 容量不足或者标签不匹配。如果日志显示已经分配了那就去看对应 worker 的执行日志确认任务有没有开始跑。这里有个小技巧给每个 Session 加一个lastHeartbeat字段worker 每执行一步就更新一次。如果lastHeartbeat超过一定时间没更新就说明 worker 卡住了可以主动终止这个 Session 并重新调度。这个机制比单纯看日志高效得多。5.2 内存泄漏Session 结束了但内存没释放Agent 的上下文很容易导致内存泄漏因为上下文里可能挂着大对象比如完整的对话历史、大文件的 base64 编码。如果 Session 结束后没有显式清理这些对象会一直占着内存。我的做法是在 Session 的生命周期里加一个defer清理Session 一结束就把 Context 置空并且触发一次 GC。另外上下文里的大对象不要直接存存引用或者存到外部存储用的时候再加载。这个习惯能省下大量内存。提示如果你用的是 Go可以用runtime.ReadMemStats定期打印内存指标配合 pprof 做堆分析定位泄漏点很快。5.3 调度不均有的 worker 忙死有的 worker 闲死调度不均通常是因为打分函数设计得不好。如果你只按“当前运行任务数”打分那新启动的 worker 会因为任务数为 0 而被疯狂分配直到它的任务数追平其他 worker。这个过程中新 worker 会瞬间被打满而老 worker 可能还在处理长任务。更好的做法是按加权负载打分把任务的历史平均耗时也考虑进去。一个 worker 虽然当前任务数少但如果它手上的任务都是长任务那它的实际负载可能比任务数多的 worker 还高。我一般用runningTasks * avgTaskDuration作为负载指标这样调度会更均衡。5.4 常见问题速查表现象可能原因排查方向解决思路任务一直 pending无可用 worker检查 worker 容量和标签扩容 worker 或调整亲和性任务执行中断worker 被重启检查 Pod 重启记录加长 probe 周期或改用 Session 级探活内存持续增长上下文未清理pprof 堆分析显式清理 Context大对象外置调度不均打分函数不合理看 worker 负载分布改用加权负载指标状态丢失未持久化检查 Redis 写入热状态内存、冷状态落盘5.5 几个我踩过的坑第一个坑是probe 周期设太短。我一开始把 liveness probe 设成 5 秒一次结果 Agent 在跑长任务时经常被误杀。后来改成 30 秒一次并且把探活逻辑改成检查 Session 心跳而不是 HTTP 端口问题就解决了。第二个坑是Redis 连接池太小。Agent 的状态读写很频繁默认的连接池在高并发下会不够用导致大量请求排队。把连接池调到 100 以上之后延迟明显下降。第三个坑是日志打太多。Agent 的每一步都打日志在高并发下日志 IO 会成为瓶颈。后来改成只打关键步骤的日志详细日志用采样性能提升很明显。6. 这套方案还能怎么扩展跑通最小可用版本之后有几个方向可以继续深挖。一个是多 Agent 协作现在的方案是单 Agent 执行如果要支持多个 Agent 协同完成一个任务需要在 orchestration 层加一个协作协议比如基于消息传递或者共享黑板。另一个是成本控制Agent 的 token 消耗是实打实的钱可以在 Runtime 里加一个预算字段超过预算就降级或者终止。还有一个是可观测性把 Session 的执行链路做成 trace每一步的耗时、token 消耗、工具调用结果都记录下来排查问题时一目了然。我个人在实际操作中的体会是Agent Runtime 这个东西先跑通再优化比什么都重要。我见过太多团队在设计阶段就纠结各种边界情况结果三个月都没上线。先用最简单的方案把链路跑通然后在真实负载下暴露问题、逐个解决这个节奏才是最稳的。ax 这个标题背后的命题很大但落地的时候一定要从小处着手一个 Session、一个 Worker、一个调度循环跑起来再说。
1. 从“ax”这个标题说起一个被低估的运行时编排命题第一次看到“ax”这个标题很多人会一头雾水。它不像“Kubernetes 集群搭建”那样直白也不像“Agentic RAG 实战”那样自带场景。但把热搜词摊开来看线索就清楚了ax、agentic、orchestration、runtime、Kubernetes这五个词放在一起指向的其实是一个很具体的东西——一套面向智能体Agent工作负载的运行时编排层。换句话说ax 不是一个孤立的工具名而是一类问题的代号当你的系统里跑的不再是普通的无状态服务而是一群会自己调工具、自己规划、自己重试的 Agent 时底层的 runtime 和 orchestration 该怎么设计。我之所以对这个命题有感觉是因为过去一年多里身边做 AI 基础设施的团队几乎都踩过同一个坑拿 Kubernetes 直接去跑 Agent 服务跑着跑着就发现不对劲。普通微服务的生命周期是“请求进来、处理、返回、结束”而 Agent 的生命周期是“思考、调工具、等外部 IO、再思考、可能失败重试、可能中途换策略”。这两者的资源模型、调度粒度、故障语义完全不是一回事。ax 这个标题背后本质是在问我们需不需要一层专门为 agentic 负载设计的 runtime 抽象架在 Kubernetes 之上或者旁边这篇文章适合三类人看。第一类是正在把 Agent 应用往生产环境推的工程师你已经写过 demo但一上量就发现延迟抖动、成本失控、状态难追踪。第二类是平台/基础设施方向的从业者你在考虑要不要给团队的 Agent 业务做一层统一的 runtime。第三类是对 orchestration 和 runtime 概念还比较模糊、想搞清楚“这俩词到底差在哪”的开发者。我会从设计思路、核心机制、实操落地到排错经验把这条链路完整走一遍。需要提前说明的是ax 在公开语境里并没有一个唯一权威的定义下面讲的是基于 agentic orchestration 这一类系统的常见工程实践做的合理推演具体到你的项目参数和选型要按实际情况调整。2. 先厘清概念runtime 和 orchestration 到底谁管什么2.1 runtime 是“怎么跑”orchestration 是“谁来跑、按什么顺序跑”这两个词经常被混用但在设计 ax 这类系统时必须先把边界划清楚。我用一个生活化的类比runtime 像是厨房里的灶台和锅具它决定了火候怎么控制、食材怎么加热、一道菜能不能做出来orchestration 像是餐厅的传菜系统和排班表它决定哪道菜先做、哪个厨师负责、客人催单了怎么插队。落到技术层面runtime 关心的是进程怎么起、内存怎么分、IO 怎么调度、一个 Agent 的一次“思考-行动”循环在哪个执行单元里完成。它更接近操作系统或者容器运行时的层面。而 orchestration 关心的是多个 Agent 之间怎么协作、任务怎么拆解和分发、失败后谁来补偿、整个工作流的 DAG 怎么维护。它更接近工作流引擎或者调度器的层面。在 Kubernetes 语境下这个区分会更明显。Kubernetes 本身是一个很优秀的容器编排系统但它对“Agent 内部的一次推理循环”是无感的。它只知道你有一个 PodPod 里跑着一个进程进程占了多少 CPU 和内存。至于这个进程是在做一次 LLM 调用还是在等一个工具返回Kubernetes 一概不知。这就是为什么直接用 K8s 跑 Agent 会别扭——编排的粒度太粗了。2.2 为什么普通微服务那套直接搬过来会翻车我见过太多团队的第一版方案是这样的把 Agent 封装成一个 HTTP 服务打成镜像用 Deployment 部署前面挂个 Service需要扩缩容就调 HPA。这个方案在 demo 阶段完全能用但上生产后会暴露三个硬伤。第一个硬伤是长尾延迟。Agent 的一次任务可能包含十几次 LLM 调用和工具调用总耗时从几秒到几分钟不等。Kubernetes 的 readiness probe 和 liveness probe 是按固定周期探的一个正在“深度思考”的 Agent 很容易被误判为不健康然后被重启任务直接中断。第二个硬伤是状态丢失。Agent 的执行过程是有状态的中间的工具调用结果、推理链、临时变量都需要保留。但 Pod 是无状态的一旦被调度到别的节点或者重启这些状态就没了。你可能会说用外部存储但那又引入了新的延迟和一致性问题。第三个硬伤是资源模型错配。Agent 在等 LLM 返回的时候CPU 几乎是空闲的但内存里可能挂着一大堆上下文。用 CPU 使用率做 HPA 的扩缩容指标基本等于瞎猜。真正该看的是并发任务数、队列深度、token 消耗速率这些业务指标。提示如果你的 Agent 服务还在用 CPU 利用率做扩缩容先别急着优化模型把这个指标换掉收益可能比换模型还大。2.3 ax 这类系统要解决的核心矛盾把上面的问题抽象一下ax 要解决的核心矛盾是Agent 的执行语义是细粒度、有状态、长周期的而底层基础设施的调度语义是粗粒度、无状态、短周期的。这两者之间的鸿沟就是 runtime 和 orchestration 层要填的。一个合理的设计思路是分层最底下还是 Kubernetes负责物理资源的编排和隔离中间加一层 Agent Runtime负责单个 Agent 执行循环的生命周期管理最上面是 Orchestration 层负责多 Agent 协作和任务编排。ax 这个标题里的 orchestration 和 runtime 两个词恰好对应了中间和上面这两层。至于 agentic它描述的是这层系统服务的负载特征——不是普通的请求响应而是自主决策的智能体行为。3. 核心机制拆解Agent Runtime 的四个关键设计点3.1 执行单元为什么不该用 Pod 做 Agent 的调度单位在 Kubernetes 里最小的调度单位是 Pod。但把 Pod 直接当成 Agent 的执行单元粒度太粗了。一个 Pod 里可能跑着几十个并发的 Agent 任务Pod 重启会把这些任务全部干掉。更合理的做法是引入一个更细的执行单元概念我习惯叫它 Task Slot 或者 Agent Session。一个 Agent Session 代表一次完整的任务执行它有自己的上下文、自己的状态、自己的生命周期。Runtime 负责把 Session 调度到某个 Pod 里的某个 worker 上执行。这样 Pod 只是资源的载体Session 才是调度的对象。当某个 Session 卡住或者失败时只需要终止这个 Session不影响同一个 Pod 里的其他 Session。这个设计的好处在于它把资源调度和任务调度解耦了。Kubernetes 管资源Runtime 管任务。资源不够了扩 Pod任务积压了加 worker两者互不干扰。我实测下来这种分层在任务量波动大的场景下特别稳因为你可以针对任务队列做精细的背压控制而不是粗暴地扩缩 Pod。3.2 状态管理上下文到底该存在哪一层Agent 的状态管理是个老大难问题。状态分几种会话上下文对话历史、工具调用结果、中间推理产物、执行进度。这些状态有的需要持久化有的只需要在内存里活几分钟。我的经验是按生命周期分层存储。执行进度和中间推理产物放在 Runtime 的内存里因为它们的生命周期就是一次 SessionSession 结束就没了。会话上下文和工具调用结果放在外部存储比如 Redis 或者对象存储因为它们可能跨 Session 复用而且需要支持断点续跑。这里有个容易踩的坑很多人一上来就把所有状态都塞进 Redis结果每次读写都走网络延迟直接翻倍。正确的做法是热状态在内存、冷状态在外部。Runtime 内部维护一个状态缓存Session 活跃期间状态都在内存里只有 Session 结束或者需要跨节点迁移时才落盘。这样既保证了性能又保证了可靠性。3.3 调度策略Agent 任务该怎么排队和分配Agent 任务的调度比普通任务复杂因为任务之间不是平等的。有的任务优先级高、延迟敏感有的任务可以慢慢跑有的任务需要特定工具或者特定模型有的任务随便哪个 worker 都能接。我在设计调度策略时一般会考虑三个维度优先级、资源亲和性、公平性。优先级好理解VIP 用户的任务先跑。资源亲和性指的是任务对 worker 的要求比如需要 GPU 的任务只能调度到有 GPU 的节点需要访问特定内部服务的任务只能调度到特定网络区域的节点。公平性则是防止某个用户或者某个业务线把队列占满通常用加权轮询或者配额机制来实现。注意调度策略不要一开始就设计得太复杂。我见过一个团队上来就搞了七层优先级加动态权重结果调试了两周都没跑通。先用最简单的 FIFO 加一个优先级字段跑起来之后再逐步加维度这样出问题也容易定位。3.4 故障处理Agent 失败了到底该重试还是该放弃普通服务的故障处理很简单请求失败就重试重试几次还失败就报错。但 Agent 的故障处理要微妙得多因为 Agent 的失败可能是部分失败——它完成了三步第四步挂了这时候你是从头重跑还是从第四步续跑从第四步续跑听起来更高效但前提是你得把前三步的状态完整保存下来而且第四步的执行环境要和前三步一致。如果第四步依赖的工具或者模型变了续跑可能会产生不一致的结果。从头重跑更安全但代价是浪费了前三步的计算资源。我的建议是按失败类型区分处理。如果是基础设施故障网络抖动、节点宕机从断点续跑因为执行环境没变。如果是业务逻辑故障工具返回了预期外的结果、模型输出了非法格式从头重跑因为前面的推理可能已经跑偏了。这个判断逻辑可以放在 Runtime 里作为故障处理策略的一部分。4. 实操落地从零搭一个最小可用的 Agent Runtime4.1 环境准备与依赖清单假设你已经有一个能用的 Kubernetes 集群版本在 1.24 以上。下面这套方案是我在测试环境里验证过的最小可用不追求生产级的完备性但能让你把整条链路跑通。需要准备的东西一个 Kubernetes 集群单节点 kind 或者 minikube 都行、一个 Redis 实例存会话状态、一个对象存储或者本地 PV存冷状态、以及 Runtime 本身的代码。Runtime 我用 Go 写因为它的并发模型适合这种高并发的调度场景而且和 Kubernetes 的客户端库集成很顺。依赖清单如下表组件版本建议用途Kubernetes1.24底层资源编排Redis6.2热状态与会话缓存Go1.21Runtime 开发语言client-go与 K8s 版本匹配与集群交互Prometheus2.40指标采集4.2 Runtime 的核心数据结构设计Runtime 的核心是三个结构体Session、Task 和 Worker。Session 代表一次 Agent 任务执行Task 代表 Session 里的一个执行步骤Worker 代表一个执行槽位。type Session struct { ID string UserID string Priority int Status SessionStatus Context map[string]interface{} CreatedAt time.Time UpdatedAt time.Time } type Task struct { ID string SessionID string StepIndex int ToolName string Input []byte Output []byte Status TaskStatus RetryCount int } type Worker struct { ID string PodName string Capacity int RunningTasks int Labels map[string]string }Session 的 Context 字段存的是会话上下文用 map 是为了灵活实际生产里建议用结构化的 schema。Task 的 StepIndex 用来支持断点续跑RetryCount 用来控制重试次数。Worker 的 Labels 用来做资源亲和性匹配比如gputrue的 worker 才能接需要 GPU 的任务。4.3 调度循环的实现要点调度循环是 Runtime 的心脏它要做的事情是从任务队列里取出待调度的 Session找到合适的 Worker把 Session 分配过去。这个循环的频率决定了调度的实时性我一般设成 100 毫秒一次太快了浪费 CPU太慢了任务积压。func (s *Scheduler) Run(ctx context.Context) { ticker : time.NewTicker(100 * time.Millisecond) defer ticker.Stop() for { select { case -ctx.Done(): return case -ticker.C: sessions : s.queue.PopBatch(100) for _, session : range sessions { worker : s.findBestWorker(session) if worker nil { s.queue.PushBack(session) continue } s.assign(session, worker) } } } }findBestWorker 是调度的核心逻辑它要综合考虑 worker 的剩余容量、标签匹配度、以及负载均衡。我用的策略是先过滤再打分先过滤掉容量不足和标签不匹配的 worker然后在剩下的里面选负载最低的。这个策略简单但有效实测在几十个 worker 的规模下表现很好。4.4 与 Kubernetes 的集成方式Runtime 和 Kubernetes 的集成有两个方向一个是 Runtime 作为 K8s 里的一个 Deployment 跑通过 client-go 去管理 worker Pod另一个是 Runtime 跑在 K8s 外面通过 API Server 远程管理。我推荐第一种因为网络延迟低而且能直接用 K8s 的 ServiceAccount 做权限控制。Worker Pod 的创建用 Dynamic Client 或者直接调 Deployment 的 API 都行。关键是要给 Worker Pod 打上足够的标签让 Runtime 知道这个 Pod 有什么能力。比如apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: agent-worker spec: replicas: 3 template: metadata: labels: app: agent-worker gpu: false region: cn-north spec: containers: - name: worker image: agent-worker:latest resources: requests: memory: 2Gi cpu: 1 limits: memory: 4Gi cpu: 2这个 Deployment 创建出来的 Pod 会带上gpufalse和regioncn-north的标签Runtime 在调度时就能根据这些标签做亲和性匹配。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 任务卡住不动怎么定位是调度问题还是执行问题这是最常见的问题。任务提交后一直处于 pending 状态你不知道是调度器没找到 worker还是 worker 接了任务但执行卡住了。我的排查顺序是这样的先看 Runtime 的调度日志确认 Session 有没有被分配出去。如果日志显示一直在findBestWorker返回 nil那就是调度问题通常是 worker 容量不足或者标签不匹配。如果日志显示已经分配了那就去看对应 worker 的执行日志确认任务有没有开始跑。这里有个小技巧给每个 Session 加一个lastHeartbeat字段worker 每执行一步就更新一次。如果lastHeartbeat超过一定时间没更新就说明 worker 卡住了可以主动终止这个 Session 并重新调度。这个机制比单纯看日志高效得多。5.2 内存泄漏Session 结束了但内存没释放Agent 的上下文很容易导致内存泄漏因为上下文里可能挂着大对象比如完整的对话历史、大文件的 base64 编码。如果 Session 结束后没有显式清理这些对象会一直占着内存。我的做法是在 Session 的生命周期里加一个defer清理Session 一结束就把 Context 置空并且触发一次 GC。另外上下文里的大对象不要直接存存引用或者存到外部存储用的时候再加载。这个习惯能省下大量内存。提示如果你用的是 Go可以用runtime.ReadMemStats定期打印内存指标配合 pprof 做堆分析定位泄漏点很快。5.3 调度不均有的 worker 忙死有的 worker 闲死调度不均通常是因为打分函数设计得不好。如果你只按“当前运行任务数”打分那新启动的 worker 会因为任务数为 0 而被疯狂分配直到它的任务数追平其他 worker。这个过程中新 worker 会瞬间被打满而老 worker 可能还在处理长任务。更好的做法是按加权负载打分把任务的历史平均耗时也考虑进去。一个 worker 虽然当前任务数少但如果它手上的任务都是长任务那它的实际负载可能比任务数多的 worker 还高。我一般用runningTasks * avgTaskDuration作为负载指标这样调度会更均衡。5.4 常见问题速查表现象可能原因排查方向解决思路任务一直 pending无可用 worker检查 worker 容量和标签扩容 worker 或调整亲和性任务执行中断worker 被重启检查 Pod 重启记录加长 probe 周期或改用 Session 级探活内存持续增长上下文未清理pprof 堆分析显式清理 Context大对象外置调度不均打分函数不合理看 worker 负载分布改用加权负载指标状态丢失未持久化检查 Redis 写入热状态内存、冷状态落盘5.5 几个我踩过的坑第一个坑是probe 周期设太短。我一开始把 liveness probe 设成 5 秒一次结果 Agent 在跑长任务时经常被误杀。后来改成 30 秒一次并且把探活逻辑改成检查 Session 心跳而不是 HTTP 端口问题就解决了。第二个坑是Redis 连接池太小。Agent 的状态读写很频繁默认的连接池在高并发下会不够用导致大量请求排队。把连接池调到 100 以上之后延迟明显下降。第三个坑是日志打太多。Agent 的每一步都打日志在高并发下日志 IO 会成为瓶颈。后来改成只打关键步骤的日志详细日志用采样性能提升很明显。6. 这套方案还能怎么扩展跑通最小可用版本之后有几个方向可以继续深挖。一个是多 Agent 协作现在的方案是单 Agent 执行如果要支持多个 Agent 协同完成一个任务需要在 orchestration 层加一个协作协议比如基于消息传递或者共享黑板。另一个是成本控制Agent 的 token 消耗是实打实的钱可以在 Runtime 里加一个预算字段超过预算就降级或者终止。还有一个是可观测性把 Session 的执行链路做成 trace每一步的耗时、token 消耗、工具调用结果都记录下来排查问题时一目了然。我个人在实际操作中的体会是Agent Runtime 这个东西先跑通再优化比什么都重要。我见过太多团队在设计阶段就纠结各种边界情况结果三个月都没上线。先用最简单的方案把链路跑通然后在真实负载下暴露问题、逐个解决这个节奏才是最稳的。ax 这个标题背后的命题很大但落地的时候一定要从小处着手一个 Session、一个 Worker、一个调度循环跑起来再说。
