人工智能

LLM 流式推理的自适应调度引擎:背压传播、批处理优化与过载保护

在 LLM 推理服务中,Streaming(流式)输出带来了极致的用户体验,但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统,涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。

Agentic AI评估工程:衡量多智能体协作效能与涌现能力,构建智能时代的度量衡体系

2026年AI Agent评估工程实践全景:从LLM评测到Agent评估的范式转变,组件级→系统级→涌现层三级评估体系,4A涌现度量框架(Additionality/Adaptability/Autonomy/Alignment),CI/CD评估流水线设计,影子评估工程化,评估反模式识别,以及Agent评估标准化与伦理问题。

Agent工程的生态化演进:从编排引擎到自主协作网络

Agent工程从编排引擎走向生态化:提出Agent架构成熟度模型AAMM(L0-L5六个层级),分析从单体Agent→编排驱动→生态化协作的三次跃迁,探讨信任网络、能力市场、协商协议、分布式评估等前沿工程实践,为构建自组织Agent生态系统提供架构蓝图。

GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战:连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程

随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署,推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发,深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节,给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。