如何基于 AI Agent 构建推理调度平台

随着 Agent 技术的发展和普及，对于模型训练平台、模型推理平台带来了新的思考和新的挑战，如何构建高效的推理调度平台的难度将变得更加方便快捷

我认为这里面有很大的想象空间，而且远不只是“把运维脚本换成 Agent”这么简单

如果只是单纯的：

Agent -> 调 kubectl Agent -> 调 prometheus Agent -> 调 vllm Agent -> 调 pg

这种本质还是：传统 AIOps + LLM 外壳，或者更具体一点 Copilot for SRE。

1 Agent 调度器

传统推理调度：

Request ↓ Router ↓ Model Pool ↓ GPU

Agent 化后：

Request ↓ Routing Agent ↓ Model Pool

2 Agent GPU Scheduler

传统 Kubernetes Scheduler 调度：CPU、Memory、GPU，对于模型、MoE 专家、Attention 热点毫不知情

Agent Scheduler 可以推理，提前预测迁移，达到 Predictive Scheduling，而不是 Reactive Scheduling。

3 Agent KV Cache 运营

今天大部分 KV Cache 基本是 LRU、FIFO

Agent 会基于最近请求，主动预热KV，提前构造 Prompt Cache。

未来可能是三层体系：

KV Cache → Knowledge Cache → Semantic Cache → Reasoning Cache

4 Agent 自治理推理集群

比较大的想象空间。今天集群治理基本上是：

Prometheus ↓ Alertmanager ↓ PagerDuty ↓ 人

未来

Metrics ↓ Observability Agent ↓ Diagnosis Agent ↓ Execution Agent ↓ Verification Agent

例如：GPU 利用率突然跌到 20%，经过异常捕获、数据分析，发现 batch Size 下降，修改

max_num_seqs: 128 -> 256，然后验证 GPU 利用率 20% -> 72%，最后提交变更记录。

> 整个过程无人介入

5Agentic Observability

目前主流的可观测是 Prometheus、Loki、Tempo、Jaeger，本质还是数据平台。

未来将是：Metrics、Logs、Traces、Events，全面进入 Operational Knowledge Graph，Agent基于图谱推理：

延迟升高 ↓ 不是GPU ↓ 不是网络 ↓ 是Embedding Service ↓ 昨天刚升级Qwen3-Embedding ↓ 向量维度变化 ↓ 导致PGVector重建