- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
智能体开始“自我行动”后，为什么“AI agent指挥官 ”和“AI调度官”成了企业的救命稻草？
答案在于构建一套严密的 AI 指挥与调度体系。本文将深入探讨这一新型架构角色的核心价值与实现逻辑。 这就是为什么 AI Agent 指挥官（Commander） 和 AI 调度官（Dispatcher） 的角色突然变得致命重要。 缺乏统一调度的 Agent 集群，就像一群没有项目经理的程序员，各自为战。二、 AI 指挥官 vs AI 调度官：定义新时代的架构角色为了驯服这些强大的智能体，我们需要在架构层引入两个关键角色。 AI 调度官 (The Dispatcher)：负责“正确地做事”调度官是系统的神经中枢，负责流量、资源与上下文的流转。 我们不再编写每一个具体的执行步骤，我们转而编写**“指挥规则”和“调度逻辑”**。AI 指挥官，将是未来数字化企业的“核心管理层”。你，准备好任命它了吗？
28210编辑于 2026-01-23- 来自专栏AI系统
【AI系统】计算与调度
组成算子的算法逻辑跟具体的硬件指令代码之间的调度是如何配合？计算与调度计算与调度的来源图像处理在当今物理世界中是十分基础且开销巨大的计算应用。 于 AI 框架而言，所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。 算子调度具体执行的所有可能的调度方式称为调度空间。AI 编译器优化的目的在于通过对算子进行最佳调度，使得算子在特定硬件上的运行时间达到最优水平。 Reorder(交换)、Split(拆分)、Fuse(融合)、Tile(平铺)、Vector(向量化)、展开(Unrolling)、并行(Parallelizing)等，以 Halide 思想为指导的 AI 调度变换的方式Halide 调度变换在调度中可以使用许多优化手段，这些方式可以通过变换调度树来体现。
59810编辑于 2024-11-29 真正的职场高手，都在修炼“AI调度官”的宏观视野
关键词AI Agent指挥官；AI调度官；宏观视野；Agentic Workflow；RAG；职场进化；系统思维；工具陷阱一、 迷局：为什么你会用 100 个 AI 工具，却依然焦虑？ 他们正在修炼一种被称为**“AI调度官”的宏观视野。在他们眼中，AI 不再是工具，而是“数字员工”；工作不再是单点的执行，而是“系统的编排”**。二、 破局：什么是“AI调度官”的宏观视野？ AI 给你一个通用的模板。 调度官会利用 RAG（检索增强生成），建立企业的**“数字大脑”。 他会将公司过去十年的合同范本、法务审核意见、风险案例库，全部向量化（Embedding）。 AI 调度官的本能，是去魅。 他能看穿一个复杂的业务流程，本质上就是信息的流转。销售 = 信息的分发与匹配。客服 = 信息的检索与安抚。研发 = 逻辑的翻译与实现。 老板需要一个能用 AI 重构整个客户服务流程，从而降低 50% 人力成本的管理者。拥有宏观视野的 AI 调度官，解决的不是单点效率，而是组织效率。
20710编辑于 2026-01-31AI Bot面试官
前言现在正是一个行业的淡季，有人就想通过AI来训练自己的面试能力，自己的技术能力，这是一个不错的点子。所以这一张就通过这一个ai bot来实现一个面试机器人的功能。进行一个模拟面试的场景测试。 首先我们去到扣子的官网，然后去创建一个bot。给他取一个合适的名字，然后描述它其中的功能。设定角色接着创建完成之后，首先你需要对这个bot去进行一个角色定义。 角色定义词一个互联网行业业几十年的的技术面试官精通java C++ python 等众多编程语言，精通各种mysql数据库和kafka消息中间件，精通各种需求业务分析和实现，对人员性格和团队合作能力也深入的了解添加插件创建完成之后 首先在我简单的几句问候的时候，很明显这个airport它的效果是非常好，很容易把自己带入到一个面试官的角色，开始向我们提一些相应的一些问题。 在文章的下面我给出了体验的链接，你可以点下面的链接去进行一个尝试总结最后的话我想说，AI现在只能说是一个工具。但是如何去使用它？变成了人与人之间拉开差距的一个信息鸿沟。
43800编辑于 2024-04-18- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
AI异常计算点的监控调度
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；而AI和海量计算力分不开 四、调度 运行中的AI运算，持续的吃cpu时间片，虽然Linux采用了CFS公平调度策略，但存储引擎与AI计算混部竞争，相比于单跑存储引擎，增加了调度和现场恢复等时延消耗。 现网运营中还发现，AI计算火力全开时（如下图），存储引擎偶尔会出现获取cpu时间片不够的情况。综上，弹性平台监控存储引擎的cpi标准差，当偏差超过限定的范围，即为异常计算点，平台执行调整或调度操作。 动态调整 监控到cpi异常，平台优先调低AI计算的quota值，调整采用“乘性减 加性增”策略，将quota值降一半，限制AI容器的cpu时间片分配，若一段时间内，cpi监控未检测到异常，平台加性恢复AI 跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。
1.8K70发布于 2018-06-08 我在办公室当“AI调度官”的日子：告别满场救火，重拾久违的咖啡时间
直到三个月前，我决定停止这种无意义的消耗，着手打造我的**“AI Agent（智能体）办公室”。如今，我依然坐在同一个工位上，但我的角色从“救火队员”变成了“AI调度官”。 关键词 AI调度官, 职场救火, 咖啡时间, 智能体工作流, 办公室革命, 效率提升, 自动化办公, 拒绝内卷引言： 那杯永远喝不到热乎的咖啡在那段不堪回首的日子里，我的办公桌上永远放着一杯冷掉的咖啡。 第四章： 指挥官的自我修养——如何不被 AI 架空？既然 AI 这么能干，老板为什么还需要我？ 这是我在享受咖啡时间时，思考得最多的问题。 在随后的日子里，我逐渐摸索出了指挥官的三大核心价值。1. 但我作为指挥官，我知道公司今年的战略是“品牌升级”，宁可牺牲销量也要保价。 于是我否决了 AI 的建议，下令“加大品牌广告投放”。 AI 负责计算，我负责算计（战略判断）。2. 聪明的指挥官，会主动向老板展示你的 Agent 仪表盘，告诉他：我不只是一个人，我是一支军队。Q3：Agent 会不会泄露公司机密？A： 这是个好问题。所以指挥官必须有红线意识。
22110编辑于 2026-01-30- 来自专栏腾讯架构师的专栏
AI 异常计算点的监控调度
作者：胡俊彬 一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军； 四、调度 运行中的AI运算，持续的吃cpu时间片，虽然Linux采用了CFS公平调度策略，但存储引擎与AI计算混部竞争，相比于单跑存储引擎，增加了调度和现场恢复等时延消耗。 动态调整 监控到cpi异常，平台优先调低AI计算的quota值，调整采用“乘性减 加性增”策略，将quota值降一半，限制AI容器的cpu时间片分配，若一段时间内，cpi监控未检测到异常，平台加性恢复AI 跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。 下图为某业务调度月图。 五、总结 平台基于cpi构建的模型监控调度异常点，但由于在线业务的业务量、业务模型、网络环境的变化，会使cpi模型可用性降低。
2.2K00发布于 2017-09-20 深夜三点的成都：当整座城市沉睡，我的“AI调度官”正在疯狂收割全球订单
本文将以第一视角，揭秘如何利用 AI 调度官 建立一套 7x24 小时无人值守的全球贸易系统，告诉你“睡后收入”在智能时代的真实写法。 关键词 AI调度官, 跨境电商, 成都, 智能体工作流, 睡后收入, 数字化劳动力, 全球贸易, 自动化运营引言：时差，曾经是跨境人的“癌症”在此之前，如果你问我做跨境电商最大的成本是什么？ 技术合伙人老张——一个沉迷于 AI 的成都土著，有一天把我的电脑屏幕关了，指着旁边一台正在闪烁着蓝光的服务器说： “以后，让它替你熬夜。它叫‘AI 调度官’。”起初我不信。 而在那台服务器里，我的“AI 调度官”依然不知疲倦地盯着全球的每一个角落。结语： 所有的生意，都值得用 AI 重做一遍如果你现在也身处传统行业，如果你也被琐碎的流程困在工位上，请抬头看一看。 但愿你的生意，也能像我的 AI 调度官一样，穿越风雨，精准地抵达世界的彼岸。【深度问答 Q&A】Q1：搭建这样一套“AI调度官”系统，成本高吗？A： 说实话，比你雇两个人要便宜得多。
17410编辑于 2026-01-29那种久违的掌控感：当我第一次以“AI调度官”的视角俯瞰整个项目流程
关键词 AI调度官, 掌控感, 项目管理, 智能体工作流, 上帝视角, 职场进化, 数字化转型, 效率革命引言： 告别“卑微的催单员”做过项目管理（PM）的人都知道，我们的职业宿命就是**“失控”**。 直到 2026 年初，公司引入了 AI Agent 架构，我被迫转型为**“AI调度官”**。 起初我是抗拒的，觉得这只是换了一种更高级的“电子表格”。 而在 AI 调度官的界面里，反馈是毫秒级的。 如果 [文案 Agent] 卡住了，系统会立刻报警：“API 响应超时”或“关键词触发风控”。 我能立刻介入，调整参数，重启任务。 第三章： 指挥官的艺术——在混乱边缘建立秩序当然，掌控感并不意味着“甩手掌柜”。 很多人误以为 AI 调度官就是按个按钮然后去喝茶。错。 真正的掌控，来自于对意外的从容应对。 这就是AI调度官的生活。 如果你也厌倦了失控的职场，厌倦了在琐碎中消耗生命。 那么，请试着去学习如何指挥 AI。 那种久违的掌控感，正在屏幕的另一端，静静地等着你。
18810编辑于 2026-01-29JetBrains IDE官宣 AI 新功能！
前言 JetBrains IDEs 已经提供了丰富的 AI 功能，从代码自动补全到代码生成和解释。 传统的 AI 功能是被动响应式的——你提问，它回答。 系统要求 • ✅ JetBrains IDEs 2026.1 EAP • ✅ 激活的 JetBrains AI Pro 或 Ultimate 订阅 • ✅ 安装 JetBrains AI Assistant 它们不是替代传统的命令式 AI 功能，而是补充你的开发工作流，在关键时刻提供智能支持。 你的每一次使用反馈，都在塑造未来 IDE 的 AI 体验。
18510编辑于 2026-03-31- 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI口罩“督查官”诞生记
作者 | 马超 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在英国脱欧后，谷歌计划让英国用户的账号脱离欧盟的隐私监管政策，改用美国司法标准。 人脸识别来势汹汹，已成AI领域C位 人脸识别技术最开始被人们所熟知还是在2018年前后，在歌神张学友的演唱会上AI至少不下5次帮助公安机关抓捕到逃亡多年的嫌犯。让《她来听我的演唱会》有了新的含义。 当时大众普遍对AI还缺乏了解，据称当时犯人在被捕时都一脸茫然，没想到人脸识别技术能在若干年后准确找到他们。这也让人们惊呼原来人脸识别准确率真的这么高啊。 疫情为人脸识别带来的最新进展 判断是否戴对口罩的模型：在疫情持续的当下，正确佩带口罩外出是必要的防护措施，但是人工检查的手段效率太低，因此百度工程师在EasyDL平台上开发了口罩识别模型：AI 口罩督查官 ，提供灵活可靠，且支持快速布署的AI模型。
67440发布于 2020-02-26 - 来自专栏AI
IDEA 2026.1官宣：AI 建议免费了！
推荐阅读[IDEA官宣全新AICLI：Gemini大模型免费用！] (https://mp.weixin.qq.com/s/46kixCymqG_o6YT_aiCs7A)[IDEA官宣：终于可以爽用Cursor了！] (https://mp.weixin.qq.com/s/gZsPG957lWkCKClPf9I6sg)[JetBrains25岁了：AI时代IDEA真的要倒下了吗？] IntelliJIDEA2026.1带来的NextEditSuggestions功能，让这件事变成了现实——而且完全不消耗AI配额！什么是NextEditSuggestions？ 功能之前2026.1AI补全消耗配额✅免费支持语言Java/Kotlin+Scala修改范围单点全文件智能跨文件修改举个例子，当你添加一个新字段时：展开代码语言：JavaAI代码解释//1.你添加字段privateStringemail
45010编辑于 2026-03-28 - 来自专栏AI
IDEA 2026.1官宣：这次AI有点东西！
推荐阅读[IDEA官宣全新AICLI：Gemini大模型免费用！] (https://mp.weixin.qq.com/s/46kixCymqG_o6YT_aiCs7A)[IDEA官宣：终于可以爽用Cursor了！] 简单说，就是你不再被绑定在某个特定的AI服务上，可以自由选择喜欢的AI工具集成到你的开发工作流中[[1]]。 想象一下：以前你只能用IDE自带的AI功能，现在就像在手机上架设任意APP一样，想要哪个AI助手就装哪个！现在支持哪些AI助手？ IDE不再是工具，而是AI生态的入口。以前：买IDE=绑定特定AI服务现在：买IDE=获得AI工具超市的入场券这对于开发者来说是真正的自由选择权。
97930编辑于 2026-03-27 - 来自专栏GPUS开发者
吴恩达：招聘你的首席AI官（Chief AI officer）
五年后，我们将对AI战略说同样的话。 AI仍然不成熟并且发展很快，所以期望每个人都能完全理解它是不合理的。 但是如果你的行业生成大量的数据，AI就有可能用来将这些数据转化为价值。 对于大多数有数据但缺乏深入AI知识的公司，我建议聘请首席AI官或AI副总裁。 （一些首席数据官和具有前瞻性的CIO正在有效地发挥这一作用。） 首席AI官的好处是可以确保AI应用于整个公司架构。 但是专门的团队需要领导，我看到更多的公司聘请高级AI领导人建立跨职能的AI团队。 招聘正确的AI领导者可以大大提高你的成功几率，但只有当你选择合适的人。 这里有一些特质我建议你寻找一个首席AI官员或AI的副总裁，是根据我在谷歌，斯坦福和百度领导和培养一些最成功的AI团队的经验： l对AI和数据基础建设有良好的技术理解。 有效的首席AI官应该具有管理AI团队的经验。 随着AI的快速发展，他们需要跟上变化，，但他们是否站在AI最前沿并不重要（虽然这有助于吸引人才）。
1.1K140发布于 2018-04-02 - 来自专栏Python项目实战
“电不是不够，是调度太笨”：聊聊 AI 驱动的能源调度优化，到底在优化什么
“电不是不够，是调度太笨”：聊聊AI驱动的能源调度优化，到底在优化什么先抛一个很现实、也很容易被忽略的事实：今天很多能源问题，本质上不是“缺能源”，而是“不会调度能源”。 二、传统调度的“老毛病”在没有AI之前，大多数调度系统依赖三样东西：规则（if-else）简单预测模型人的经验兜底听起来很稳，但实际上有几个硬伤。 3️⃣人在环路中，效率是上限说句实在话：调度员再牛，也不可能在毫秒级、全局最优上战胜机器。三、AI为什么特别适合做能源调度？我个人觉得，能源调度是AI非常“对口”的一个场景，原因有三点。 六、AI调度和传统调度，最大的差别是什么？我用一句我自己的感受总结：传统调度在“避免犯错”，AI调度在“持续变聪明”。 AI的优势不在于一开始就完美，而在于：它会记住“这次调度带来的后果”它会在长期回报上优化策略它能适应环境变化，而不是等人改规则七、AI调度并不是“全自动”，而是“人机协同”这里我必须泼一盆“理性冷水”。
26610编辑于 2026-01-11 AI调度官会重分配工作：一场关于3000万职场人的生死大迁徙
AI调度官会重分配工作：一场关于3000万职场人的生死大迁徙文/深度科技观察【摘要】 当我们在谈论“AI取代人类”时，我们实际上是在谈论什么？是恐惧？是愤怒？还是对未知的战栗？ 本文将彻底颠覆“AI抢饭碗”的传统叙事，揭示**“AI Agent（智能体）”如何将任务颗粒度打碎，以及新职业“AI调度官”**如何掌握分配权。这不是一场淘汰赛，而是一场晋级赛。 第二章： 揭秘“AI调度官”——未来职场的操盘手如果说 AI Agent 是数字化时代的“数字员工”，那么**“AI调度官”（AI Orchestrator）**就是这个时代的包工头、架构师和指挥官。 请记住：能够打败你的不是 AI，而是那个比你更会调度 AI 的人。【深度问答 Q&A】Q1：我现在是文科生，完全不懂代码，能做 AI 调度官吗？A： 绝对可以！而且文科生有独特优势。 Q2：企业真的会设立“AI 调度官”这个岗位吗？A： 已经发生了。现在很多公司招聘的“AI 运营”、“AI 产品经理”、“数字化转型专家”，本质上就是 AI 调度官的雏形。
20310编辑于 2026-01-26- 来自专栏用户9199536的专栏
C|进程调度|单核CPU调度
CPU调度，决定了CPU执行进程的策略，好的调度policy需要兼顾进程首次被调度的等待时间和进程结束执行的等待时间，因此在算法设计上极其精妙。本章完全Copy自OSTEP，介绍了基础的调度算法。 执行后必须执行到底，无法优化 条件三 假设条件3取消，可以进行Process Switch Shortest Time-to-Completion First （STCF） 每次新job进入，重新进行调度 ，按照剩余时间进行调度（可以看作把job分割） Metric II 首次被调度等待的时间 Round Robin 时间切片，每次切片都轮换所有进程。 ---- 疑惑 首次被调度等待的时间 Round Robin 时间切片，每次都轮换所有进程。
1.6K40发布于 2021-11-22 - 来自专栏刘明的小酒馆
Linux内核调度分析（进程调度）
Linux进程调度 发展历史 Linux从2.5版本开始引入一种名为的调度器，后在2.6版本中将公平的的调度概念引入了调度程序，代替之前的调度器，称为算法（完全公平调度算法）。 Linux调度算法 调度器类 Linux的调度器是以模块的方式提供的，这样使得不同类型的进程按照自己的需要来选择不同的调度算法。 上面说讲到的CFS算法就是一个针对普通进程的调度器类，基础的调度器会按照优先级顺序遍历调度类，拥有一个可执行进程的最高优先级的调度器类胜出，由它来选择下一个要执行的进程。 接下来我们考虑调度周期，理论上，调度周期越小，就越接近“完美调度”，但实际上这必然会带来严重的上下文切换消耗。 调度器入口 正如上文所述，每当要发生进程的调度时，是有一个统一的入口，从该入口选择真正需要调用的调度类。
16K113发布于 2018-01-23 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Linux 内核】CFS 调度器 ④ ( 调度子系统组件模块 | 主调度器、周期性调度器 | 调度器类 )
文章目录 一、调度子系统组件模块 二、主调度器、周期性调度器 三、调度器类 一、调度子系统组件模块 ---- 调度器 需要对 被调度的进程 进行 排序 和 调度管理 , 进程管理过程需要 调度器 的 组件模块 , 以及相关 算法 数据结构 来完成 , 如 : 执行队列 ; 二、主调度器、周期性调度器 ---- CPU 通过 " 上下文切换 " 选择 " 主调度器 " 或 " 周期性调度器 " , " 上下文切换 , 自动调用 scheduler_tick() 函数 , 完成调度 , 这是根据 进程 运行时间 , 自动触发进程调度 ; 三、调度器类 ---- 主调度器 或 周期性调度器 根据 不同的 " 选择进程 " 选择不同的 调度器类 , 可选的调度类参考 【Linux 内核】调度器 ⑦ ( 调度器类型 | 停机调度类 stop_sched_class | 限期调度类 dl_sched_class | 实时调度类 : 限期调度类 ; rt_sched_class : 实时调度类 ; fair_sched_class : 公平调度类 ; idle_sched_class : 空闲调度类 ; 每个 调度器类
3.6K10编辑于 2023-03-30 - 来自专栏山山仙人的专栏
Kubernetes Pod资源调度之全自动调度和定向调度
2、全自动调度 全自动调度的控制器是Deployment或RC，Deployment或RC的主要功能之一就是自动部署一个容器应用的 份副本，以及持续监控副本的数量，在集群内始终维持用户指定的副本数量。 ，这3个Nginx Pod由系统全自动完成调度。 定向调度通过NodeSelector标签实现， Master上的Scheduler服务（kube-scheduler进程）负责实现Pod的调度，整个调度过程通过执行一系列复杂的算法，最终为每个Pod都计算出一个最佳的目标节点 NodeSelector来进行指定Node范围的调度。 亲和性调度机制则极大扩展了Pod的调度能力，主要的增强功能如 下。
1.9K10发布于 2020-04-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号