待验证50% 置信事实精确时间
传统推理服务的调度单位是单次请求，典型策略如连续批处理（continuous batching），关注最大化吞吐和最小化P99延迟；而agent场景下调度单位变成了跨越数十秒甚至数分钟、包含多次模型调用与外部IO的任务。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证编码任务实测中模型实现Python流式响应解析器，14项自测一次通过，真实任务总用时约49.94秒，独立复跑14项测试加4项额外检查全部通过72% 相似待验证试点实验让三个编程代理和八个模型各跑八次20分钟单次任务，标签感知F1从0.143到0.892方差极大71% 相似待验证重负载agent任务会持续占用推理槽位数秒乃至数十秒，对GPU显存和KV Cache的压力远高于短对话71% 相似待验证在Agent场景中一次复杂任务往往需要多次LLM调用串联，因此对P99延迟的控制比平均延迟更具实际意义71% 相似待验证在支持相关命令的AI编程工具里，Go定义任务目标和完成标准，Loop定义循环执行频率，Schedule指定准确执行时间70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1030788MCP
get_claim(id=1030788)