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工作负载画像

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AI Agent 默认先用无服务器,让生产数据决定何时迁移

Datadog 的几位工程师建议,AI Agent 的工作负载应优先考虑无服务器(按请求分配算力、空闲缩到零)而不是常开服务器。他们分析了超过 3.5 万次生产环境编程 Agent 会话,发现中位数会话只有 20% 的时间在真正调用模型或工具,其余时间都在等待,但沙箱资源一直占着,常开算力等于为闲置时间付费。做法是先给工作负载建一份「执行画像」,记录峰值并发、单次运行的实际计算时长与总耗时之比等,再据此判断用按需算力还是专用节点;长任务可以拆成可恢复的无服务器工作流,等待时释放算力、下一步就绪再继续。读者可以据此避免过早购买常开算力,并用上线后的真实数据再决定是否迁移,文中还提到可用 Datadog 的 Agent 可观测性、APM 和无服务器监控来测量这些指标。

文中可用工具

  • Datadog Agent Observability观测 AI Agent 的运行,测量每次运行的总耗时和各步骤时长
  • Datadog APM通过链路追踪查看模型、工具和应用层面的耗时
  • Datadog Serverless Monitoring测量无服务器组件的执行时长、调用量、并发和 CPU 内存使用
  • AWS Lambda文中举例的无服务器计算服务,增强指标可报告 CPU 利用率和 CPU 时间
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