AI智能体资源与性能动态差异研究
原文标题：Not All AI Agents Are Equal: Characterizing Resource and Performance Dynamics
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研究针对检索增强问答、网页搜索与软件编程三类任务，刻画LLM智能体在并发请求下的延迟与资源动态。测量发现不同任务行为差异巨大，同一工具的资源动态也显著不同，并发会暴露CPU、磁盘I/O与内存等任务相关瓶颈，且更快的LLM响应或更多CPU核心并不总能加速智能体。基于此提出CPU感知工具准入与任务感知CPU分配，CPU敏感任务延迟改善约5.4倍，多任务平均延迟降低约32%。
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智能体并发瓶颈因任务而异，CPU感知调度使敏感任务延迟改善约5.4倍、多任务平均降约32%。
- •覆盖检索增强问答、网页搜索、软件编程三类任务，测量并发请求下的延迟与资源动态
- •同一工具在不同任务中资源动态差异显著，并发暴露CPU、磁盘I/O、内存等任务相关瓶颈
- •发现更快的LLM响应或更多CPU核心并不总能加速智能体
- •提出CPU感知工具准入与任务感知CPU分配，CPU敏感任务延迟改善约5.4倍，多任务平均延迟降约32%
为什么重要：指出智能体服务优化不能只堆算力，对做Agent基础设施与调度系统的团队是直接的工程信号。
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