论文
LIFE——面向前沿系统的节能先进持续学习智能体AI框架
LIFE -- an energy efficient advanced continual learning agentic AI framework for frontier systems
摘要
AI的快速发展改变了HPC在容量规划、资源供给与执行等方面的使用特征。不仅能源需求被放大，而且现有初步的持续学习能力限制了AI有效管理HPC的能力。本文综述了超越单体Transformer的新兴方向，强调智能体AI与类脑架构是通往可持续、自适应系统的互补路径。我们提出LIFE，一个增量、灵活且节能的推理与学习框架，它以以智能体为中心的系统而非单一单体模型来实现。LIFE独特地组合四个组件，以实现HPC中自我演化的网络管理与运维。这些组件是编排器、智能体上下文工程（Agentic Context Engineering）、新型记忆系统和信息格学习。LIFE还能泛化以支持多种正交用例。我们将LIFE落地于一个具体的闭环HPC运维示例，用于检测并缓解运行在类Kubernetes集群上的关键微服务所经历的延迟尖峰。