1. 从“ax”这个名字说起它到底想解决什么问题第一次看到ax这个项目名很多人会以为是某个命令行工具的缩写或者某个内部代号。但把ax、agentic、orchestrator、Kubernetes、CLI这几个词摆在一起方向就清楚了这是一个面向agentic 工作负载的编排调度器而且它的交互入口是CLI运行底座大概率落在Kubernetes上。我先把结论摆在前面ax要解决的核心矛盾是“智能体任务天生是动态、长时、有状态、多步骤的而传统调度器是为短生命周期、无状态、一次性任务设计的”。这两者之间的错位就是ax存在的理由。传统 K8s 调度看的是 CPU、内存、节点亲和性这些静态资源指标。一个 Pod 起来了跑完就退出调度器不需要关心它“跑到第几步了”“下一步要调哪个工具”“上下文还在不在”。但 agentic 任务不是这样。一个 agent 可能先做检索再调模型推理再执行一段代码再根据结果决定要不要回退重试。它是有“思维链”的是有中间状态的是可能跑几十分钟甚至几个小时的。你把它当成一个普通 Job 丢给 K8s会出现一堆问题Pod 被驱逐了状态就丢了重试逻辑要自己写多 agent 之间的依赖关系没法表达资源抢占也没人管。ax的定位就是在这层做文章。它更像是一个“agent 任务的操作系统”向上提供 CLI 让开发者提交、观察、干预 agent 任务向下对接 Kubernetes把 agent 的每一步拆成可调度的单元同时维护任务的状态机和依赖图。适合谁来读这篇内容三类人。第一类是做 AI 应用平台、想把 agent 跑在生产环境的工程师第二类是已经在用 K8s、但发现原生调度搞不定 agent 负载的运维和平台同学第三类是对 agentic 编排这个概念感兴趣、想搞清楚“调度器到底要改哪里”的技术决策者。不管你是哪一类下面我会把设计思路、核心机制、实操路径和踩坑经验都摊开讲。2. 为什么传统调度器搞不定 agentic 负载2.1 无状态假设与有状态现实的冲突Kubernetes 的调度模型建立在一个隐含假设上工作负载是无状态的或者状态可以外置到存储卷。这个假设对 Web 服务成立对批处理任务也基本成立。但 agent 任务的状态是“活的”——它不只是数据还包括执行到哪一步、已经调用了哪些工具、中间推理结果是什么、下一步的分支条件是什么。你当然可以把这些状态塞进 Redis 或者数据库但那就意味着每次状态变更都要走一次外部 IO延迟上去了而且状态和计算分离之后调度器完全不知道“这个 agent 现在处于什么阶段”也就没法做基于阶段的调度决策。比如一个 agent 正在等外部 API 返回这时候它其实不占 CPU但占着一个 Pod 名额传统调度器看到的就是“这个 Pod 还在跑”不会把它挪走也不会把它挂起。ax的做法是把 agent 的执行状态纳入调度视野。它维护一个任务状态机每个 agent 任务有明确的生命周期阶段pending、planning、executing、waiting、completed、failed。调度器根据阶段来决定资源分配——waiting阶段可以释放计算资源只保留上下文executing阶段才真正占用算力。这个思路和 K8s 的 Pod 生命周期管理是正交的所以ax不是替代 K8s而是在它上面加了一层“agent 感知”的调度逻辑。2.2 多步骤依赖与 DAG 调度的缺失一个 agent 任务往往不是单步的。它可能是一个 DAG节点 A 检索文档节点 B 和 C 并行做两路推理节点 D 汇总结果节点 E 根据 D 的输出决定是否触发人工审核。K8s 原生没有 DAG 调度的概念你得用 Argo Workflows 或者 Tekton 这类工具来补但它们是为 CI/CD 和数据处理设计的对 agent 的“动态分支”支持很弱。所谓动态分支是指 DAG 的结构在运行时才确定。传统工作流引擎要求你提前把 DAG 定义好但 agent 的下一步动作往往取决于上一步的输出。ax在这里的处理方式是引入“运行时图展开”初始只提交一个根任务agent 在执行过程中通过 CLI 或者 API 动态注册子任务和依赖边。调度器实时维护这张图一旦某个节点的前置依赖满足就把它推入就绪队列。这个机制听起来简单实现起来有几个难点。一是图的并发修改多个 agent 可能同时往图里加节点需要保证一致性二是环检测动态加边很容易不小心造出循环依赖必须有实时检测三是优先级反转一个低优先级的父任务可能阻塞高优先级的子任务需要做优先级传播。ax在 CLI 里提供了ax graph inspect这类命令让你能随时把当前的任务图 dump 出来看这个在调试复杂 agent 流程时非常有用。2.3 资源抢占与公平性的特殊要求Agent 任务的资源画像和传统负载很不一样。它可能是“长时间低占用 短时间高爆发”大部分时间在等模型 API 返回CPU 几乎为零但一旦开始本地推理或者跑代码瞬间要吃满几个核。这种负载如果按传统调度器的资源预留模型来跑要么预留太多浪费要么预留太少导致突发时被 OOM kill。ax在这块的策略是“分级资源池 弹性借用”。它把节点分成几个池常驻池给稳定负载弹性池给 agent 的突发需求还有一个“等待池”专门放那些处于waiting状态的 agent 上下文。弹性池的资源可以从常驻池借用但借用的前提是常驻池当前利用率低于阈值而且借用的任务必须支持被抢占——也就是当常驻池需要资源时弹性任务要能被挂起并保存状态。公平性方面ax引入了“agent 配额”的概念。每个用户或者每个团队有一个配额配额不是按 CPU 核数算而是按“并发活跃 agent 数”算。这个设计的原因是 agent 任务的实际资源消耗波动太大按核数配额会导致要么浪费要么不够而按活跃数配额更贴近实际使用模式。配额用超了怎么办任务进入排队但排队期间 agent 的上下文是保留的一旦有配额释放就能快速恢复不用从头再来。3. ax 的核心架构拆解3.1 CLI 层为什么选择命令行作为主入口现在很多平台都做 Web UIax却把 CLI 作为一等公民这个选择值得说一下。Agent 任务的调试和迭代是高度交互的你要反复提交、观察日志、中断、修改参数、再提交。Web UI 在这种高频操作下效率很低点来点去远不如敲一行命令快。而且 agent 的开发者本身就是工程师他们对 CLI 的接受度天然高。ax的 CLI 设计有几个我觉得很实用的点。第一是子命令分组清晰ax task管任务生命周期ax graph管依赖图ax pool管资源池ax agent管 agent 注册和配置。第二是输出格式可切换默认是人类可读的表格加-o json就变成机器可解析的 JSON方便接自动化脚本。第三是支持 watch 模式ax task watch id会持续刷新任务状态类似kubectl get pod -w这个在盯长任务时特别省心。# 提交一个 agent 任务 ax task submit --agent researcher --input 分析最近三个月的销售数据 --pool elastic # 查看任务状态 ax task get task-7f3a9b # 持续观察 ax task watch task-7f3a9b # 查看任务依赖图 ax graph inspect task-7f3a9b --format dot上面这段是典型的使用流。--pool elastic指定了资源池--agent researcher指定了用哪个 agent 配置。ax graph inspect输出的 dot 格式可以直接喂给 Graphviz 渲染成图排查依赖问题很直观。3.2 调度核心从任务到 Pod 的映射逻辑ax的调度核心做的是“任务到 Pod 的映射”但这个映射不是一对一的。一个 agent 任务在executing阶段可能对应一个 Pod但在waiting阶段可能对应零个 Pod上下文存在调度器的内存或者外部存储里在并行分支阶段可能对应多个 Pod。映射逻辑的关键是“阶段感知的 Pod 模板”。每个 agent 配置里定义了不同阶段用什么样的 Pod specplanning阶段可能只需要一个小 Pod 跑规划逻辑executing阶段可能需要带 GPU 的 Podwaiting阶段直接不创建 Pod。这样做的收益是资源利用率大幅提升——一个 agent 任务如果 70% 时间在等待那它实际占用的计算资源只有 30%而不是 100%。调度器内部维护一个“任务- Pod 映射表”每次任务状态变更都会触发映射更新。更新逻辑是幂等的给定任务当前状态和目标状态计算出需要创建、删除或保留哪些 Pod。这个幂等性很重要因为调度器可能因为各种原因重试如果映射逻辑不幂等就会出现重复创建 Pod 或者误删 Pod 的问题。3.3 与 Kubernetes 的对接方式ax和 K8s 的对接走的是标准路径通过client-go或者kubectl的 API 操作 Pod、ConfigMap、Secret 这些资源。但它做了几层封装来适配 agent 场景。第一层是命名空间隔离。每个 agent 任务或者每组相关任务跑在独立的 namespace 里这样资源配额、网络策略、RBAC 都可以按任务粒度控制。任务结束后 namespace 可以保留一段时间用于调试然后自动清理。第二层是状态回写。Pod 的状态变化启动、就绪、失败、退出会被ax的控制器捕获转换成 agent 任务的状态变更。这里有个细节Pod 退出码为 0 不一定代表 agent 任务成功因为 agent 可能自己判断“这次执行结果不理想需要重试”。所以ax在 Pod 里注入了一个 sidecar 或者 init 容器负责把 agent 的真实执行结果通过一个约定好的接口回写给调度器。第三层是资源超卖与限制。Agent 任务的资源 request 和 limit 设置很讲究。Request 设得太高调度器会认为节点资源不足任务排不上设得太低突发时容易被 kill。ax的默认策略是 request 按“典型阶段”的资源需求设limit 按“峰值阶段”设同时开启 Burstable QoS。这样既能排上队又能在突发时有空间。对接层职责关键实现命名空间隔离任务级资源与权限隔离每任务独立 namespace自动清理状态回写Pod 状态转 agent 状态sidecar 回写真实执行结果资源超卖平衡可调度性与突发需求request 按典型值limit 按峰值4. 实操从零跑通一个 ax 编排流程4.1 环境准备与依赖检查在动手之前先把环境理清楚。ax的运行依赖三样东西一个可用的 Kubernetes 集群1.24 以上因为要用到一些新的调度特性、kubectl配置好的 kubeconfig、以及ax自己的 CLI 二进制。K8s 集群的规模建议至少 3 个 worker 节点因为ax的资源池策略需要多节点才能体现效果。单节点也能跑但弹性借用和抢占的逻辑就退化成摆设了。节点配置上如果 agent 涉及本地模型推理至少一个节点带 GPU如果只是调外部 API普通计算节点就够。# 检查 K8s 版本 kubectl version --short # 检查节点状态 kubectl get nodes -o wide # 安装 ax CLI假设二进制已下载 chmod x ax sudo mv ax /usr/local/bin/ # 验证安装 ax version安装完 CLI 之后需要初始化ax在集群里的控制面。这一步会创建 CRD、部署控制器、配置 RBAC。ax init --namespace ax-system # 检查控制面 Pod 是否就绪 kubectl -n ax-system get podsax init做的事情包括创建AgentTask、AgentGraph、ResourcePool这几个 CRD部署ax-controller和ax-scheduler两个核心组件创建默认的资源池配置。如果集群有 RBAC 限制可能需要手动调整权限这个在后面的排查章节会讲。4.2 定义第一个 agent 配置Agent 配置是ax的核心抽象它描述了一个 agent 用什么镜像、分几个阶段、每个阶段什么资源、状态怎么回写。配置用 YAML 写通过ax agent apply提交。apiVersion: ax.io/v1 kind: Agent metadata: name: researcher spec: image: registry.example.com/agent-researcher:v1.2 stages: - name: planning resources: requests: cpu: 500m memory: 512Mi limits: cpu: 1 memory: 1Gi - name: executing resources: requests: cpu: 2 memory: 4Gi limits: cpu: 4 memory: 8Gi gpu: false - name: waiting resources: null # 不创建 Pod stateCallback: endpoint: http://ax-controller.ax-system:8080/callback intervalSeconds: 10 maxRetries: 3 timeoutSeconds: 3600这个配置里几个关键点。stages定义了三个阶段waiting阶段的resources: null表示这个阶段不创建 Pod只保留上下文。stateCallback是 agent 回写状态的接口agent 代码里需要定期往这个接口发心跳和状态更新。maxRetries和timeoutSeconds是安全阀防止 agent 卡死或者无限重试。提交配置ax agent apply -f researcher.yaml # 查看已注册的 agent ax agent list4.3 提交任务并观察调度过程配置就绪后提交一个任务试试。ax task submit \ --agent researcher \ --input 统计上季度各区域销售额找出环比下降超过10%的区域 \ --pool elastic \ --priority normal提交后会返回一个任务 ID。用ax task get看状态一开始是pending然后调度器会把它分配到某个资源池状态变成planning对应的 Pod 被创建。ax task get task-7f3a9b # 输出示例 # ID: task-7f3a9b # Agent: researcher # Status: planning # Pool: elastic # Pod: ax-task-7f3a9b-planning-0 # Started: 2024-06-15T10:23:45Z # Stage: planning (1/3)等 planning 阶段完成agent 会通过 callback 接口告诉调度器“我要进入 executing 阶段了”。调度器收到后会删掉 planning 的 Pod创建 executing 的 Pod。这个切换过程在ax task watch里能看到。ax task watch task-7f3a9b # 持续输出状态变化 # [10:23:45] pending - planning # [10:24:12] planning - executing # [10:26:30] executing - waiting # [10:28:00] waiting - executing # [10:31:20] executing - completed这个状态流转里executing - waiting - executing的来回切换是 agent 在等外部 API 返回。等待期间 Pod 被删除资源释放这就是前面说的阶段感知调度的实际效果。4.4 资源池配置与配额管理默认的资源池配置可能不满足需求需要按实际情况调整。资源池用ResourcePoolCRD 定义。apiVersion: ax.io/v1 kind: ResourcePool metadata: name: elastic spec: type: elastic nodeSelector: node-role.ax.io/pool: elastic borrowFrom: - name: resident maxBorrowPercent: 40 preemption: enabled: true gracePeriodSeconds: 30 quota: maxActiveAgents: 50 maxQueuedAgents: 200borrowFrom定义了可以从哪个池借资源maxBorrowPercent: 40表示最多借常驻池 40% 的资源。preemption开启抢占当常驻池需要资源时弹性池的任务会被挂起gracePeriodSeconds是给 agent 保存状态的时间。quota按活跃 agent 数限制而不是按 CPU 核数。配额管理通过ax quota命令查看和调整# 查看当前配额使用 ax quota get --pool elastic # 输出 # Pool: elastic # MaxActive: 50 # CurrentActive: 37 # MaxQueued: 200 # CurrentQueued: 12 # BorrowedCPU: 16 cores # BorrowedMemory: 64Gi这个视图能让你一眼看出资源池的健康状况。如果CurrentActive长期贴着MaxActive说明配额该扩了如果BorrowedCPU很高说明常驻池的资源被大量借用可能需要给常驻池加节点。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 任务卡在 pending 状态的排查路径任务提交后一直pending是最常见的问题。排查顺序建议从下往上先看节点资源再看资源池配额最后看调度器日志。# 第一步看节点是否有可分配资源 kubectl describe nodes | grep -A 5 Allocated resources # 第二步看资源池配额 ax quota get --pool pool-name # 第三步看调度器日志 kubectl -n ax-system logs deploy/ax-scheduler --tail100常见原因有三个。一是节点资源确实不够Allocated resources显示 CPU 或内存已经接近上限。这时候要么加节点要么调整任务的 request。二是配额满了CurrentActive等于MaxActive任务在排队。三是调度器本身出问题日志里会有明显的 error 级别输出比如无法连接 API server 或者 CRD 解析失败。提示如果任务卡在 pending 超过 5 分钟先别急着改配置用ax task describe id看调度器给出的“未调度原因”这个字段通常会直接告诉你卡在哪。5.2 Pod 启动失败与镜像拉取问题Pod 创建了但起不来多半是镜像或者配置问题。kubectl describe pod看 Events 是最快的定位方式。现象可能原因解决方式ImagePullBackOff镜像地址错、私有仓库未认证检查 image 字段配置 imagePullSecretCrashLoopBackOff启动命令错、依赖缺失看 Pod 日志检查 entrypointPending (Pod 级别)节点选择器不匹配、污点未容忍检查 nodeSelector 和 tolerationsOOMKilled内存 limit 太小调大 limit 或优化 agent 内存使用镜像拉取问题在私有仓库场景很常见。ax的 agent 配置里可以指定imagePullSecrets但要注意这个 secret 必须存在于任务运行的 namespace 里。如果用了 namespace 隔离每个新 namespace 都要有对应的 secret这个可以通过ax init时的配置自动化。5.3 状态回写失败的典型场景Agent 执行完了但任务状态没更新一直卡在executing这是状态回写失败。原因通常是 callback 接口不通或者 agent 代码没正确调用。# 检查 callback 接口可达性 kubectl -n ax-system exec deploy/ax-controller -- curl -s http://localhost:8080/health # 看 agent Pod 日志里有没有 callback 相关报错 kubectl logs agent-pod | grep -i callback有个容易忽略的点agent Pod 里的网络策略可能阻止了它访问ax-controller。如果集群开了 NetworkPolicy需要显式允许 agent namespace 到ax-system的流量。另外callback 的intervalSeconds设得太长也会导致状态更新延迟一般建议 10 到 30 秒。注意状态回写接口默认没有认证生产环境建议开启 mTLS 或者至少加一个 token 校验防止恶意 Pod 伪造状态。5.4 资源抢占导致的任务中断处理弹性池的任务被抢占时ax会给 agent 发一个 SIGTERM然后在gracePeriodSeconds之后强制删除 Pod。如果 agent 没有正确处理 SIGTERM状态就丢了恢复时只能从头开始。处理方式是在 agent 代码里注册信号处理器收到 SIGTERM 后把当前状态序列化到外部存储然后退出。ax在恢复任务时会先检查有没有保存的状态有的话从断点继续。import signal import json import sys def handle_sigterm(signum, frame): state { stage: current_stage, progress: current_progress, context: agent_context } with open(/state/checkpoint.json, w) as f: json.dump(state, f) sys.exit(0) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)这个 checkpoint 文件要写到持久化存储里不能写 Pod 本地盘否则 Pod 删了就没了。ax的 agent 配置里可以指定checkpointVolume调度器会自动把这个卷挂到 Pod 里。5.5 依赖图出现环的检测与修复动态加边很容易造出环。ax在加边时会做实时环检测检测到环就拒绝这次加边并返回错误。但有时候环是间接形成的比如 A 依赖 BB 依赖 C然后有人加了 C 依赖 A。# 检查图是否有环 ax graph validate task-7f3a9b # 输出 # Cycle detected: A - B - C - A # Suggested fix: remove edge C - A修复方式是删掉一条边打破环。但要想清楚删哪条因为不同的删法对执行语义影响不同。一般来说删掉“最晚添加的那条边”比较安全因为那通常是误操作。ax graph inspect输出的图里会标注每条边的添加时间方便判断。6. 几个我踩过的坑和对应的经验第一个坑是资源 request 设得过于保守。一开始我怕任务排不上把 request 设得很低结果多个 agent 同时突发时节点直接被打爆Pod 被大量 OOM kill。后来改成按“典型阶段峰值”的 70% 设 request留 30% 给突发稳定了很多。这个比例不是绝对的要根据 agent 的实际资源曲线调。第二个坑是忽略了 namespace 的 ResourceQuota。ax给每个任务建 namespace但如果集群层面有 ResourceQuota 限制新 namespace 可能直接创建失败。排查时容易只看ax的日志忘了看 K8s 层面的 quota。建议在ax init时就把 namespace 的 quota 模板配好。第三个坑是callback 接口的单点问题。ax-controller默认是单副本如果它挂了所有 agent 的状态回写都会失败任务全部卡住。生产环境建议至少两副本并且把 callback 接口做成无状态的方便水平扩展。第四个坑是抢占的 gracePeriod 设得太短。默认 30 秒但有些 agent 保存状态需要更久结果状态没存完就被 kill 了。这个值要根据 agent 的 checkpoint 耗时来定一般建议是 checkpoint 耗时的 2 到 3 倍。第五个坑是CLI 的 watch 模式在任务多的时候刷屏。ax task watch不带过滤会输出所有任务的状态变化任务一多就没法看了。后来发现可以加--filter参数比如ax task watch --filter poolelastic,statusexecuting只看弹性池里正在执行的任务清爽很多。7. 这套东西还能怎么扩展ax目前的形态是一个调度和编排层但它留了不少扩展点。我试过几个方向效果还不错。一个是接自定义调度策略。ax的调度器支持插件机制你可以写一个 Go 插件实现自己的打分逻辑。比如我写过一个“按 agent 历史执行时长做 bin-packing”的插件把预计执行时间短的任务尽量塞到同一个节点减少碎片。插件接口不复杂实现Score和Filter两个方法就行。另一个是和可观测性栈打通。Agent 任务的调试很依赖日志和 traceax可以把每个阶段的开始结束时间、资源使用峰值、callback 延迟这些指标推到 Prometheus然后在 Grafana 里做面板。我配了一个面板专门看“各阶段耗时分布”一眼就能看出 agent 的瓶颈在 planning 还是 executing。还有一个方向是多集群调度。单集群的资源总有上限ax理论上可以把多个集群注册成资源池任务提交时由调度器决定放到哪个集群。这个目前还在实验阶段主要是跨集群的状态同步和网络连通性比较麻烦但思路是通的。最后分享一个小技巧ax的 CLI 支持配置文件~/.ax/config可以把常用的参数写进去比如默认资源池、默认输出格式、API 地址。配好之后命令能短很多日常操作效率提升明显。这个配置文件支持环境变量覆盖所以在 CI 里也能用同一套配置只是用环境变量注入不同的值。
