Waarom laat mijn achtergrondagent de gebruikersgerichte agent uithongeren die dezelfde infrastructuur deelt?
Kans
Wanneer meerdere AI-agenten gelijktijdig draaien, sommige gebruikersgericht en sommige op de achtergrond, concurreren ze om LLM-inferentiecapaciteit, contextvensters en API-limieten zonder prioriteitsvolgorde. Standaard infrastructuurschedulers zijn zich bewust van CPU en geheugen, maar begrijpen de semantiek van LLM-werklasten niet: welke verzoeken in uitvoering zijn als toolketens, welke onomkeerbare neveneffecten hebben en welke veilig kunnen worden onderbroken en hervat. Het gevolg is dat een ontspoorde achtergrondtaak een latentiegevoelige gebruikersquery uithongert en de enige oplossing vandaag de dag handmatige rate-limitafstemming per implementatie is. Het HiveMind-paper stelt een OS-geïnspireerde aanpak voor, maar het is een onderzoeksprototype zonder productieadoptie en zonder standaardinterface waarop agentframeworks kunnen bouwen.
Waarom het belangrijk is
Een agentbewuste workloadscheduler is de ontbrekende infrastructuurlaag die multi-tenant LLM-implementaties even voorspelbaar maakt als elk ander multiprocesssysteem.
Hoe ik de kans beoordeel
De Opportunity Score is mijn eigen inschatting, geen meting: hoe ernstig het pijn doet, hoe vaak het toeslaat, en hoe weinig er vandaag de dag bestaat om het op te lossen. Hoger betekent dat ik denk dat het meer de moeite waard is om te bouwen.
Hoeveel pijn het veroorzaakt wanneer het zich voordoet.
Hoe vaak mensen er daadwerkelijk tegenaan lopen.
Hoe weinig goede tools er vandaag de dag voor bestaan.
Meer problemen die het oplossen waard zijn
Waarom vergeet elke AI-app mij op het moment dat ik het tabblad sluit?
AIWaarom is het leren van een nieuw vakgebied nog steeds afhankelijk van weten wat je moet vragen?
AIWaarom kan een niet-expert niet verifiëren wat een AI hem zojuist heeft verteld?
AIWaarom testen we modellen op benchmarks maar brengen we ze op de markt op gevoel?
AIWaarom hebben AI-agenten geen geheugen voor hun eigen fouten?
AIWaarom kan ik niet controleren waarop een model daadwerkelijk is getraind?