高校图书馆智能体的高效部署与算力适配——一种约束感知的任务—模型—算力联合调度方法 postprint

Author: Chen Zeyu　 ¹ Ma Yiwu　 ¹ Chen Guo ¹
Institute:

1. National Supercomputing Changsha Center of Hunan University
Submit Time:2026-10-13 09:47:43

Abstract: 高校图书馆智能体服务受到任务异质、资源授权、证据追溯与算力受限等约束。本文提出约束感知的质量门控联合调度算法(CQJS),以异构模型服务实例为调度粒度,先进行授权与风险过滤,再依据质量下界、预计时延、算力成本和队列状态联合选择模型与实例,并通过质量门控实现升级、异步处理和人工复核。基于公开数据的约束仿真实验表明,CQJS在不同负载和服务容量下,均可保持较高任务成功率与较低在线时延,可为高校图书馆智能体部署提供参考。

University library AI agent Joint scheduling Model routing Compute-resource adaptation Quality gating

Subject: Library Science，Information Science >> Library Science

Journal:

高校图书馆工作

Contribution： Published
Cite as: ChinaXiv:202610.00082 (or this version ChinaXiv:202610.00082V1)
DOI:10.12074/202610.00082
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202610.00082
Recommended references： 陈泽宇,马亿旿,陈果.高校图书馆智能体的高效部署与算力适配——一种约束感知的任务—模型—算力联合调度方法.高校图书馆工作:https://chinaxiv.org/abs/202610.00082.[ChinaXiv:202610.00082V1] (Click&Copy)

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