网罗开发小红书、快手、视频号同名大家好我是展菲目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者《ESP32-C3 物联网工程开发实战》图书作者《SwiftUI 入门进阶与实战》超级个体COC上海社区主理人特约讲师大学讲师谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主华为HDE/HDG我的博客内容涵盖广泛主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告同时也会提供产品优缺点分析、横向对比并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。展菲您的前沿技术领航员 大家好我是展菲 全网搜索“展菲”即可纵览我在各大平台的知识足迹。每周定时推送干货满满的技术长文从新兴框架的剖析到运维实战的复盘助您技术进阶之路畅通无阻。文章目录引言当 AI Agent 从“助手”变成“数字员工”一、为什么传统任务调度方式无法满足 Agent二、Agent Scheduler 调度的不是计算而是智能任务三、Agent Scheduler 更像 AI 时代的操作系统四、百万级 Agent 最大的问题资源竞争Resource Isolation资源隔离五、Agent 调度最大的难点任务是不确定的Dynamic Task Graph六、模型选择也是 Scheduler 的重要职责Model Routing七、Agent Memory 让调度问题更加复杂八、Agent Scheduler 与 Kubernetes 会融合吗九、未来 AI Infra 的核心架构十、未来竞争不是拥有多少 Agent而是管理多少 Agent总结Agent Scheduler 是 AI 时代的新调度层引言当 AI Agent 从“助手”变成“数字员工”过去一年AI Agent 成为了大模型应用领域最热门的方向。从最开始的ChatBot到现在AI Coding Agent Research Agent Customer Service Agent Data Analysis AgentAI 正在发生一个明显变化以前我们关注AI 能不能回答问题现在我们关注AI 能不能独立完成任务例如用户告诉 AI“帮我分析最近三个月销售数据并给出下一季度销售策略。”一个真正的 Agent 系统可能会自动获取数据 ↓ 清洗数据 ↓ 分析趋势 ↓ 生成报告 ↓ 提出建议整个过程已经不是一次模型调用而是多个 Agent 多个工具 多个任务协同完成。但是当 Agent 数量不断增加一个新的问题出现了如果企业未来拥有100 个 Agent 10000 个 Agent 甚至 100 万个 Agent系统如何管理例如哪个 Agent 优先执行哪些任务需要大模型哪些任务可以使用小模型如何避免多个 Agent 抢占 GPU一个长时间运行的 Agent 如何保存状态这些问题本质上已经不是模型问题。而是分布式系统调度问题。这也是 Agent Scheduler 出现的原因。一、为什么传统任务调度方式无法满足 Agent很多开发者第一眼看到 Agent Scheduler会想到Kubernetes Scheduler确实两者有很多相似点。Kubernetes 调度ContainerAgent Scheduler 调度Agent Task但是两者最大的区别Agent 不是一个简单任务。传统服务Request ↓ Service ↓ Response生命周期毫秒级例如一个 HTTP 请求查询用户信息执行结束数据库查询 返回结果而 Agent 更像一个长期运行的任务例如用户目标 ↓ 任务规划 ↓ 调用工具 ↓ 观察结果 ↓ 调整策略 ↓ 继续执行 ↓ 输出结果整个过程可能持续几秒 几分钟 甚至几个小时二、Agent Scheduler 调度的不是计算而是智能任务传统 Scheduler 关注CPU Memory Network Container但是 Agent 系统需要管理Agent Task Model Tool Memory Context一个 Agent Task 通常包含{goal:修复支付模块Bug,priority:high,model:Large LLM,tools:[Git,Terminal,Database],deadline:10min}Scheduler 需要决定什么时候执行 运行在哪个节点 使用哪个模型 分配多少资源这和传统任务调度最大的区别Agent 调度的是目标而不是单纯的计算任务。三、Agent Scheduler 更像 AI 时代的操作系统如果把传统计算机抽象Application ↓ Operating System ↓ Hardware那么未来 AI 系统可能变成AI Application ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Inference Runtime ↓ GPU/NPU其中Agent Scheduler 的角色非常类似操作系统中的Process SchedulerLinux 调度哪个进程获得 CPU 时间Agent Scheduler 调度哪个 Agent 获得 AI 计算资源AI Agent系统分层架构图四、百万级 Agent 最大的问题资源竞争假设一个企业内部运行100万个 Agent同时工作例如客服 Agent 销售 Agent 研发 Agent 数据分析 Agent所有 Agent 都需要LLM推理 Memory 工具调用 知识库访问问题马上出现GPU 是有限的显存也是有限的。如果没有调度可能出现某个 Agent ↓ 大量调用大模型 ↓ GPU 被占满 ↓ 其他 Agent 无法运行这和服务器中某个服务 CPU 打满非常类似。因此 Agent Scheduler 必须具备Resource Isolation资源隔离例如研发 AgentGPU quota: 40%客服 AgentGPU quota: 30%数据分析 AgentGPU quota: 30%避免单个 Agent 影响整个系统。五、Agent 调度最大的难点任务是不确定的普通任务通常是固定流程A ↓ B ↓ C但是 Agent 不一样它可能根据执行结果动态产生任务。例如用户“开发一个电商系统。”Planner Agent 拆解Frontend Agent Backend Agent Database Agent Test Agent执行过程中 Backend Agent 发现需要支付模块。于是新增Payment Agent这意味着 Agent Scheduler 面对的是Dynamic Task Graph动态任务图六、模型选择也是 Scheduler 的重要职责未来不会所有任务都使用最大模型这是一个非常重要的变化。例如简单任务邮件总结 文本分类 数据整理使用Small Model复杂任务系统设计 代码重构 复杂分析使用Large Model因此 Scheduler 需要具备Model Routing模型路由能力流程Task ↓ 判断复杂度 ↓ 选择模型例如简单任务 | Small LLM 复杂任务 | Large LLM目的降低Cost / Token提升System Throughput七、Agent Memory 让调度问题更加复杂普通服务状态通常在Database但是 Agent 状态包括历史任务 上下文 工具结果 中间状态 长期记忆例如一个 Coding Agent 运行两个小时。它可能保存修改过的文件 执行过的命令 错误日志 解决方案这些都是Agent State如果 Agent 被迁移 Scheduler 必须支持State Migration类似虚拟机迁移。未来可能出现Agent Checkpoint保存Agent当前状态 ↓ 迁移 ↓ 继续执行八、Agent Scheduler 与 Kubernetes 会融合吗这是目前非常值得关注的方向。Kubernetes 解决计算资源调度Agent Scheduler 解决智能任务调度未来架构可能Agent Scheduler ↓ Kubernetes ↓ GPU ClusterKubernetes 管PodNodeGPU资源Agent Scheduler 管Agent生命周期Task GraphModel选择Context管理两者职责不同。九、未来 AI Infra 的核心架构未来 AI 系统可能形成用户 ↓ AI Application ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Inference Runtime ↓ GPU Cluster其中 Agent Runtime 负责思考 规划 工具调用Agent Scheduler 负责调度 资源分配 任务管理Inference Runtime 负责模型执行 KV Cache Batch优化十、未来竞争不是拥有多少 Agent而是管理多少 Agent未来企业可能都会拥有大量 AI Agent但是 Agent 数量并不是核心。真正重要的是系统是否能够高效调度控制成本管理状态保证稳定性类似互联网时代竞争服务器规模云计算时代竞争资源利用率AI Agent 时代竞争智能体调度效率总结Agent Scheduler 是 AI 时代的新调度层过去计算机时代CPU Scheduler云计算时代Container Scheduler未来 AI Agent 时代Agent Scheduler一句话总结未来 AI 最大的问题不是如何创建更多 Agent而是如何让百万级 Agent 高效运行。未来 AI 基础设施架构Model ↓ Inference Runtime ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Autonomous System模型决定智能上限Runtime 决定执行能力。而 Scheduler 决定这些智能体能不能真正规模化运行。当 AI 从一个聊天助手变成百万级数字员工之后真正重要的问题已经不是“AI 能不能思考”而是“谁能够管理这些 AI 的思考过程”
网罗开发小红书、快手、视频号同名大家好我是展菲目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者《ESP32-C3 物联网工程开发实战》图书作者《SwiftUI 入门进阶与实战》超级个体COC上海社区主理人特约讲师大学讲师谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主华为HDE/HDG我的博客内容涵盖广泛主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告同时也会提供产品优缺点分析、横向对比并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。展菲您的前沿技术领航员 大家好我是展菲 全网搜索“展菲”即可纵览我在各大平台的知识足迹。每周定时推送干货满满的技术长文从新兴框架的剖析到运维实战的复盘助您技术进阶之路畅通无阻。文章目录引言当 AI Agent 从“助手”变成“数字员工”一、为什么传统任务调度方式无法满足 Agent二、Agent Scheduler 调度的不是计算而是智能任务三、Agent Scheduler 更像 AI 时代的操作系统四、百万级 Agent 最大的问题资源竞争Resource Isolation资源隔离五、Agent 调度最大的难点任务是不确定的Dynamic Task Graph六、模型选择也是 Scheduler 的重要职责Model Routing七、Agent Memory 让调度问题更加复杂八、Agent Scheduler 与 Kubernetes 会融合吗九、未来 AI Infra 的核心架构十、未来竞争不是拥有多少 Agent而是管理多少 Agent总结Agent Scheduler 是 AI 时代的新调度层引言当 AI Agent 从“助手”变成“数字员工”过去一年AI Agent 成为了大模型应用领域最热门的方向。从最开始的ChatBot到现在AI Coding Agent Research Agent Customer Service Agent Data Analysis AgentAI 正在发生一个明显变化以前我们关注AI 能不能回答问题现在我们关注AI 能不能独立完成任务例如用户告诉 AI“帮我分析最近三个月销售数据并给出下一季度销售策略。”一个真正的 Agent 系统可能会自动获取数据 ↓ 清洗数据 ↓ 分析趋势 ↓ 生成报告 ↓ 提出建议整个过程已经不是一次模型调用而是多个 Agent 多个工具 多个任务协同完成。但是当 Agent 数量不断增加一个新的问题出现了如果企业未来拥有100 个 Agent 10000 个 Agent 甚至 100 万个 Agent系统如何管理例如哪个 Agent 优先执行哪些任务需要大模型哪些任务可以使用小模型如何避免多个 Agent 抢占 GPU一个长时间运行的 Agent 如何保存状态这些问题本质上已经不是模型问题。而是分布式系统调度问题。这也是 Agent Scheduler 出现的原因。一、为什么传统任务调度方式无法满足 Agent很多开发者第一眼看到 Agent Scheduler会想到Kubernetes Scheduler确实两者有很多相似点。Kubernetes 调度ContainerAgent Scheduler 调度Agent Task但是两者最大的区别Agent 不是一个简单任务。传统服务Request ↓ Service ↓ Response生命周期毫秒级例如一个 HTTP 请求查询用户信息执行结束数据库查询 返回结果而 Agent 更像一个长期运行的任务例如用户目标 ↓ 任务规划 ↓ 调用工具 ↓ 观察结果 ↓ 调整策略 ↓ 继续执行 ↓ 输出结果整个过程可能持续几秒 几分钟 甚至几个小时二、Agent Scheduler 调度的不是计算而是智能任务传统 Scheduler 关注CPU Memory Network Container但是 Agent 系统需要管理Agent Task Model Tool Memory Context一个 Agent Task 通常包含{goal:修复支付模块Bug,priority:high,model:Large LLM,tools:[Git,Terminal,Database],deadline:10min}Scheduler 需要决定什么时候执行 运行在哪个节点 使用哪个模型 分配多少资源这和传统任务调度最大的区别Agent 调度的是目标而不是单纯的计算任务。三、Agent Scheduler 更像 AI 时代的操作系统如果把传统计算机抽象Application ↓ Operating System ↓ Hardware那么未来 AI 系统可能变成AI Application ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Inference Runtime ↓ GPU/NPU其中Agent Scheduler 的角色非常类似操作系统中的Process SchedulerLinux 调度哪个进程获得 CPU 时间Agent Scheduler 调度哪个 Agent 获得 AI 计算资源AI Agent系统分层架构图四、百万级 Agent 最大的问题资源竞争假设一个企业内部运行100万个 Agent同时工作例如客服 Agent 销售 Agent 研发 Agent 数据分析 Agent所有 Agent 都需要LLM推理 Memory 工具调用 知识库访问问题马上出现GPU 是有限的显存也是有限的。如果没有调度可能出现某个 Agent ↓ 大量调用大模型 ↓ GPU 被占满 ↓ 其他 Agent 无法运行这和服务器中某个服务 CPU 打满非常类似。因此 Agent Scheduler 必须具备Resource Isolation资源隔离例如研发 AgentGPU quota: 40%客服 AgentGPU quota: 30%数据分析 AgentGPU quota: 30%避免单个 Agent 影响整个系统。五、Agent 调度最大的难点任务是不确定的普通任务通常是固定流程A ↓ B ↓ C但是 Agent 不一样它可能根据执行结果动态产生任务。例如用户“开发一个电商系统。”Planner Agent 拆解Frontend Agent Backend Agent Database Agent Test Agent执行过程中 Backend Agent 发现需要支付模块。于是新增Payment Agent这意味着 Agent Scheduler 面对的是Dynamic Task Graph动态任务图六、模型选择也是 Scheduler 的重要职责未来不会所有任务都使用最大模型这是一个非常重要的变化。例如简单任务邮件总结 文本分类 数据整理使用Small Model复杂任务系统设计 代码重构 复杂分析使用Large Model因此 Scheduler 需要具备Model Routing模型路由能力流程Task ↓ 判断复杂度 ↓ 选择模型例如简单任务 | Small LLM 复杂任务 | Large LLM目的降低Cost / Token提升System Throughput七、Agent Memory 让调度问题更加复杂普通服务状态通常在Database但是 Agent 状态包括历史任务 上下文 工具结果 中间状态 长期记忆例如一个 Coding Agent 运行两个小时。它可能保存修改过的文件 执行过的命令 错误日志 解决方案这些都是Agent State如果 Agent 被迁移 Scheduler 必须支持State Migration类似虚拟机迁移。未来可能出现Agent Checkpoint保存Agent当前状态 ↓ 迁移 ↓ 继续执行八、Agent Scheduler 与 Kubernetes 会融合吗这是目前非常值得关注的方向。Kubernetes 解决计算资源调度Agent Scheduler 解决智能任务调度未来架构可能Agent Scheduler ↓ Kubernetes ↓ GPU ClusterKubernetes 管PodNodeGPU资源Agent Scheduler 管Agent生命周期Task GraphModel选择Context管理两者职责不同。九、未来 AI Infra 的核心架构未来 AI 系统可能形成用户 ↓ AI Application ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Inference Runtime ↓ GPU Cluster其中 Agent Runtime 负责思考 规划 工具调用Agent Scheduler 负责调度 资源分配 任务管理Inference Runtime 负责模型执行 KV Cache Batch优化十、未来竞争不是拥有多少 Agent而是管理多少 Agent未来企业可能都会拥有大量 AI Agent但是 Agent 数量并不是核心。真正重要的是系统是否能够高效调度控制成本管理状态保证稳定性类似互联网时代竞争服务器规模云计算时代竞争资源利用率AI Agent 时代竞争智能体调度效率总结Agent Scheduler 是 AI 时代的新调度层过去计算机时代CPU Scheduler云计算时代Container Scheduler未来 AI Agent 时代Agent Scheduler一句话总结未来 AI 最大的问题不是如何创建更多 Agent而是如何让百万级 Agent 高效运行。未来 AI 基础设施架构Model ↓ Inference Runtime ↓ Agent Runtime ↓ Agent Scheduler ↓ Autonomous System模型决定智能上限Runtime 决定执行能力。而 Scheduler 决定这些智能体能不能真正规模化运行。当 AI 从一个聊天助手变成百万级数字员工之后真正重要的问题已经不是“AI 能不能思考”而是“谁能够管理这些 AI 的思考过程”
