尊敬的各位专家、开发者同仁们，大家好！ 在当今人工智能浪潮中，大型语言模型（LLM）API已成为多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）不可或缺的基石。无论是智能客服、自动化内容生成、代码辅助开发，还是复杂的决策支持系统，LLM API都赋予了这些代理无与伦比的“思考”和“表达”能力。然而，这种强大的能力并非没有代价。LLM API调用通常按量计费，资源有限（无论是并发数、速率限制还是总体预算），并且在复杂的MAS中，不同的代理可能具有不同的优先级、重要性或实际需求。 想象一下这样一个场景：一个由数十个甚至上百个智能代理组成的团队，它们共同协作完成一个项目。其中一些代理可能负责核心业务逻辑，需要高频、低延迟地访问LLM；另一些代理可能进行背景研究或辅助性任务，需求相对较低。如果没有一个有效的管理机制，某个“话痨”代理可能会因为频繁调用API而迅速耗尽团队的配额，导致其他关键代理“无话可说”，甚至整个系统瘫痪。这不仅会造成成本失控，更会严重影响系统的稳定性和整体性能。 这正是我们今天讲座的核心议题：如何通过“公平共享调度”（Fair-share Scheduling …
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