研究团队提出面向智能体AI系统的资源编排算法CRO
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2026年11月5日，arXiv发表的一项人工智能研究针对大语言模型驱动的智能体AI系统运行时资源不可预测问题，提出了一种名为CRO（Conformal Reservation for Orchestration）的在线编排算法。该算法利用共形预测技术，将历史执行轨迹转化为在调度时具备无分布覆盖保证的算力与带宽预留方案。仿真测试结果显示，CRO是唯一在所有风险水平下均能满足目标概率覆盖要求的方法，且相比切比雪夫界基线方案减少了约一半的资源浪费。
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- arXiv 人工智能面向智能体 AI 系统的感知不确定性资源编排
针对 LLM 驱动的智能体 AI 运行时资源不可预测问题，研究提出在线编排算法 CRO（Conformal Reservation for Orchestration）。该算法利用共形预测将历史执行轨迹转化为具备无分布覆盖保证的调度时算力与带宽预留方案。仿真显示，CRO 是唯一在所有风险水平下均满足目标概率覆盖的方法，且较切比雪夫界基线减少约一半的资源浪费。
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