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》
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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 Agent

AI 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：

Container

Agent 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 Scheduler

Linux 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 Agent：

GPU quota: 40%

客服 Agent：

GPU quota: 30%

数据分析 Agent：

GPU 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 Cluster

Kubernetes 管：

• Pod
• Node
• GPU资源

Agent Scheduler 管：

• Agent生命周期
• Task Graph
• Model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？”