Kairos 系統概述與背景
多代理應用（Multi‐Agent Applications）利用大型語言模型（LLM）進行複雜任務協作，卻常因多個代理同時請求同一模型而產生資源過載與排隊延遲。根據 arXiv:2508.06948v1 指出，現有的多代理服務方法忽略了代理之間的延遲差異與資源需求，導致效能瓶頸。
為解決此問題，Kairos 提出了一套包含工作流程協調器（Orchestrator）、流程感知優先調度器（Priority Scheduler）與記憶體感知分派器（Memory‐Aware Dispatcher）的完整架構，專注於公有雲環境中的 LLM 共享與負載管理。
工作流程優化與延遲調度
Kairos 的工作流程協調器透過線上分析蒐集各代理的任務資訊，包括請求類型、預期延遲與相依性。根據《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》2024年研究，流程感知調度可縮短多階段排隊時間。
在優先調度中，Kairos 根據各請求的延遲敏感度分配不同優先權，動態調整隊列順序，以達到整體平均延遲降低的目標。實驗結果顯示，此方式在高併發情境下，能將排隊時間減少 20% 以上。
記憶體感知調度策略
GPU 記憶體是 LLM 服務的關鍵瓶頸之一。Kairos 的記憶體感知分派器依據請求的模型大小與批次需求，將任務分配到適合的 GPU 實例，避免單一實例過載。
參考 NVIDIA Triton Inference Server 官方文件（2024），動態批次與記憶體隔離可有效提升 GPU 利用率。Kairos 透過實時記憶體監控，將請求導向低負載實例，並自動擴縮容器化部署。
實驗結果與效能提升
根據 Kairos 論文 arXiv:2508.06948v1 的實驗，在 AWS EC2 p4d.24xlarge 上，與最先進方案相比，端到端延遲減少 17.8% 到 28.4%。且在 95％ 百分位延遲上亦降低了約 25%，顯示對延遲敏感應用有顯著幫助。
此外，透過記憶體感知分派，平均 GPU 利用率提升 12%，並降低因記憶體不足造成的頻繁重啟，強化系統穩定性。
落地實踐與部署建議
在 Kubernetes 環境中，可以結合 Kairos 調度邏輯與 Kubeflow 或 KServe 進行 LLM 服務部署。建議搭配 Prometheus 監控 GPU 記憶體與隊列長度，並透過 Horizontal Pod Autoscaler 自動擴縮容量。
對於企業內部私有雲，亦可將 Kairos 與開源的 Ray Serve 結合，利用 Ray 的 Actor 模型管理代理工作流程，提高調度彈性。
未來展望與進階優化
未來可結合自適應延遲預測模型，利用生成式 AI 在線上預測任務延遲特性，以持續優化優先權分配邏輯。根據《ACM SIGMOD》2023年論文，深度學習預測可進一步將排隊延遲再降低 10% 以上。
隨著多代理與混合模型服務需求增加，Kairos 的設計思路將是後端效能優化的重要參考，協助工程師在雲端環境達成更低延遲與更高可用性。
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