各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在现代云原生架构中至关重要的话题：如何在 Kubernetes 环境下，为高优先级的 LangGraph 任务分配独立的计算单元，实现资源的严格隔离。 随着大型语言模型（LLMs）的普及和 LangGraph 框架的兴起，我们构建的智能应用变得越来越复杂，其背后的计算需求也水涨船高。在一个共享的 Kubernetes 集群中，如何确保那些对延迟和稳定性有极高要求的核心 LangGraph 任务，不被低优先级的任务所干扰，这正是我们今天讲座的核心。 LangGraph 作为一个用于构建有状态、多代理、循环式 LLM 应用程序的强大框架，其任务的复杂性和资源消耗模式往往是动态且多变的。一个简单的 LangGraph 任务可能只是调用几次 LLM API，而一个复杂的任务可能涉及多轮推理、外部工具调用、向量数据库检索、记忆管理，甚至复杂的图遍历逻辑。这些操作的计算量、内存占用和网络I/O都可能非常大。当这些高优先级任务与日常的批处理、开发测试或其他低优先级服务部署在同一个集群中时，资源争抢就不可避免地会发生。CPU 饥饿、内存溢出、网络拥塞都可能导 …
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