生产级AI代理的核心是确定性代码控制循环,仅在关键决策点调用模型。最佳实践包括:控制模型上下文、拥有提示词、精确定义工具;用确定性代码管理控制流并设置硬性停止条件;将状态存储在软件中而非模型内;保持代理范围狭窄且受监督。权衡方面,单一编排器配合短期子代理效果最佳,但需考虑成本与模型改进带来的冗余。
本研究提出了一种硬件无关的控制循环,旨在满足生成性AI工作负载的可扩展推断需求。该系统能够根据实时成本和容量信号,在异构加速器之间自适应分配请求,动态切换优化模式,以有效利用计算资源,确保低延迟和高吞吐量。
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