arXiv 论文：CRO 算法为智能体流水线预留资源
原文标题：Uncertainty-Aware Resource Orchestration for Agentic AI Systems
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论文指出智能体流水线的算力、带宽与延迟需求在派发时未知，且呈重尾多峰分布，导致基础设施编排陷入过度或不足配置的两难。作者提出 Conformal Reservation for Orchestration（CRO），利用滑动窗口历史执行轨迹与保形预测，给出有限样本、无分布假设的覆盖保证。仿真显示 CRO 是唯一在各风险等级均满足覆盖目标且过度预留最低的方法，资源浪费约为 Chebyshev 基线的一半。
- 问题
- 智能体流水线的算力、带宽与延迟需求在派发时未知且呈重尾多峰分布，编排易过度或不足配置。
- 方法
- CRO 用滑动窗口历史执行轨迹加保形预测，给出有限样本、无分布假设的覆盖保证。
- 结果
- 仿真中 CRO 是唯一在各风险等级均满足覆盖目标且过度预留最低的方法，资源浪费约为 Chebyshev 基线的一半。
- 影响
- 为 Agent 推理服务的资源预留提供有统计保证的方案，直接影响云与边缘调度成本。
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CRO用保形预测为智能体流水线预留资源，浪费约为Chebyshev基线一半
- •问题设定：智能体流水线的算力、带宽、延迟在派发时未知，呈重尾多峰分布
- •现有调度器要求已知流水线图，边缘资源方法依赖参数化或平稳需求模型，均不适用
- •CRO用滑动窗口历史执行轨迹加保形预测，提供有限样本、无分布假设的覆盖保证
- •仿真中CRO是唯一在各风险等级均满足覆盖目标且过度预留最低的方法
- •资源浪费约为Chebyshev基线的一半
为什么重要：为智能体基础设施编排提供了带概率保证的预留方法，对边缘与云端调度器设计者有直接参考价值。
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