--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "e7906e0264c0efc13797a52149e0edcfcfd4cfd02df24f2aa1ffbc291d43ffe5" canonical_url: "https://aidr.today/e7906e02?lang=vi" title: "Điều phối tài nguyên nhận thức không chắc chắn cho hệ thống agentic AI" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-11-05T05:00:00.000Z" category: "Research" topics: ["agent"] source_urls: ["https://arxiv.org/abs/2611.05392"] summary: "Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) agentic được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chạy như các pipeline đa bướu tự động, động cập gọi công cụ, tích hợp quan sát vào bộ nhớ và lặp lại cho đến khi nhiệm vụ được giải quyết hoặc ngân sách tài nguyên cạn kiệt. Không giống các quy trình cổ điển với đồ thị cố định, nhu cầu tính toán tổng hợp, băng rộng và độ trễ từ đầu đến cuối của những pipeline này không thể biết trước khi gửi: chúng phát sinh trong thời gian chạy từ các quan sát trung gian và mẫu token ngẫu nhiên, tạo ra các biến ngẫu nhiên có phân phối dài và đa phương thức. Sự bất khả dự báo này buộc các bộ điều phối hạ tầng phải đối mặt với một cuộc đấu: cung cấp quá ít rủi ro giảm tốc trong quá trình thực thi và vi phạm thời hạn, trong khi cung cấp quá nhiều lãng phí dung lượng biên hoặc đám mây hiếm hoi. Các bộ lên lịch hiện có yêu cầu biết trước toàn bộ đồ thị pipeline, trong khi các phương pháp quản lý tài nguyên biên dựa trên mô hình nhu cầu tham số hoặc yêu cầu ổn định, và không phương pháp nào phù hợp với hồ sơ không xác định và không ổn định của pipeline agentic." --- # Điều phối tài nguyên nhận thức không chắc chắn cho hệ thống agentic AI > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-11-05T05:00:00.000Z **Category:** Research **Topics:** agent ## Summary Các hệ thống trí tuệ nhân tạo \(AI\) agentic được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn \(LLMs\) chạy như các pipeline đa bướu tự động, động cập gọi công cụ, tích hợp quan sát vào bộ nhớ và lặp lại cho đến khi nhiệm vụ được giải quyết hoặc ngân sách tài nguyên cạn kiệt\. Không giống các quy trình cổ điển với đồ thị cố định, nhu cầu tính toán tổng hợp, băng rộng và độ trễ từ đầu đến cuối của những pipeline này không thể biết trước khi gửi: chúng phát sinh trong thời gian chạy từ các quan sát trung gian và mẫu token ngẫu nhiên, tạo ra các biến ngẫu nhiên có phân phối dài và đa phương thức\. Sự bất khả dự báo này buộc các bộ điều phối hạ tầng phải đối mặt với một cuộc đấu: cung cấp quá ít rủi ro giảm tốc trong quá trình thực thi và vi phạm thời hạn, trong khi cung cấp quá nhiều lãng phí dung lượng biên hoặc đám mây hiếm hoi\. Các bộ lên lịch hiện có yêu cầu biết trước toàn bộ đồ thị pipeline, trong khi các phương pháp quản lý tài nguyên biên dựa trên mô hình nhu cầu tham số hoặc yêu cầu ổn định, và không phương pháp nào phù hợp với hồ sơ không xác định và không ổn định của pipeline agentic\. ## Sources - [Story source]()