Fri Jul 24 2026 08:00:00 GMT+0800 (China Standard Time)·2 min readAI Architecture吃透 AI Agent 开发
Harness、观测与部署
Agent 的部署与调度策略
在线对话、批量生成、定时任务和长视频分析需要不同的部署和调度方式。
#Deployment#Queue#Agent
把所有 Agent 任务都塞进一个 Web 进程,短请求会被长任务拖慢,模型调用也难以限流。部署时应该按任务特征拆分在线 API、异步 Worker、定时调度和状态存储。
调度原则
实时咨询优先保证连接和首字延迟;直播切片等长任务进入可恢复队列;批量配图按照租户配额和 GPU 资源调度;定时任务需要幂等键和执行记录。所有任务都要能查询状态和重试原因。
项目落点
直播切片用 PostgreSQL 任务队列承载长任务,AI 商图按 GPU 队列批量处理,共享集群则通过网关统一路由、限流和配额。
结论
部署 Agent 时先按任务生命周期分层,再决定容器、Serverless 或常驻服务的组合。