#Celery和Redis

11小时前

怎么给一堆AI智能体（Agent）排班调度。你可以把它想象成一个餐厅的后厨：光有好厨师（AI模型）不够，还得有个厉害的厨师长（调度系统）来协调谁做什么菜、按什么顺序做，才能不出乱子，高效出餐。要想让多个AI智能体真正高效、可靠地协同工作，一个设计优良的调度系统是关键，它决定了整个AI应用的稳定性和能力上限。它不只是个简单的任务派发，而是一个需要处理各种复杂情况的核心控制器。 1.调度系统核心要管好几件事：任务队列与管理：活来了得接着，并排好优先级，不能丢。资源分配：看哪个AI“厨师”现在闲着，有能力干这个活，就把任务派给它。状态跟踪：得时刻知道每个任务进行到哪一步了？是正在做、做完了还是卡住了？协调与路由：任务A的输出，要能准确地交给任务B当输入，让流程能串起来。 2.实现时会遇到的实际麻烦（坑）比如： AI干活慢又不确定：不像传统程序，AI生成内容要多久没个准数，还可能失败。任务有“依赖”：任务B必须等任务A完成才能开始，调度器得处理好这种关系。得“重试”和“处理错误”：某个AI搞砸了，不能整个流程就崩了，得能重新派活或者走备用方案。 “长期任务”不好管：有些任务要等很久（比如等人类回复），调度器要能把它挂起，之后还能接着管。 3.常用的解决工具比如： LangGraph：一个专门为构建这种有状态、多步骤的AI应用而设计的框架。 Celery 和 Redis：经典的任务队列和消息中间件组合，用来管理任务分发和状态。原文：

#AI智能体调度 #任务队列管理 #LangGraph #Celery和Redis #AI任务依赖