Soluções práticas para equilibrar cargas de trabalho de corpos inteligentes
Quando as inteligências do supervisor atribuem tarefas de forma desigual, as seguintes medidas podem ser tomadas:
- Monitorar o status do fluxo de trabalho::
- Visualize cada corpo inteligente em tempo real por meio do
CPU/内存norma - existir
app/monitoring/Adicione o registro personalizado do tempo de processamento de tarefas em
- Visualize cada corpo inteligente em tempo real por meio do
- Ajuste da configuração do LangGraph::
- modificações
app/agents/langchain/config/workflow.jsonacertou em cheiomax_concurrentOs parâmetros limitam o número de tarefas paralelas - Caminhos de fila exclusivos para operações demoradas (por exemplo, reconhecimento de imagens)
- modificações
- Classificação dos recursos do Intelligent Body::
- existir
app/agents/implementations/Implementação da interface de verificação de carga no - As inteligências do supervisor priorizam a atribuição de tarefas a instâncias ociosas
- existir
Outras opções possíveis incluem 1) escalonamento automatizado para cima e para baixo usando o Kubernetes 2) um novo sistema noagent-search-by-jsonImplementação da marcação de prioridade de tarefas em 3) Consulteexamples/load_balancing/Código de amostra para implementar o agendamento de polling no
Essa resposta foi extraída do artigoOliva: um assistente de pesquisa de produtos com inteligência múltipla controlado por vozO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a distribuição desigual de tarefas na colaboração de inteligência múltipla de Oliva?
