Why does my background agent starve the user-facing one sharing the same infrastructure?
Oportunidad
When multiple AI agents run concurrently, some user-facing and some background, they compete for LLM inference capacity, context windows, and API rate limits with no priority ordering. Standard infrastructure schedulers are CPU and memory-aware but do not understand LLM workload semantics: which requests are mid-flight tool chains, which have irreversible side effects, and which can safely be preempted and resumed. The result is that a runaway background job starves a latency-sensitive user query and the only fix today is manual rate-limit tuning per deployment. The HiveMind paper proposes an OS-inspired approach but it is a research prototype with no production adoption and no standard interface for agent frameworks to build against.
Por qué importa
An agent-aware workload scheduler is the missing infrastructure layer that makes multi-tenant LLM deployments as predictable as any other multi-process system.
Cómo evalúo la oportunidad
La Puntuación de Oportunidad es mi propia lectura, no una medición: cuánto duele, con qué frecuencia aparece y qué tan poco existe para resolverlo hoy. Un valor más alto significa que creo que vale más la pena construirlo.
Cuánto dolor causa cuando aparece.
Con qué frecuencia la gente se topa con ello.
Qué tan pocas herramientas buenas existen para ello hoy.
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