随着前 GitHub CEO Nat Friedman 推出企业级 AI 代理平台 Entire.io，多租户 AI 代理架构已成为行业焦点。这类平台需要同时服务数百甚至数千个租户，每个租户可能有多个 AI 代理会话同时运行。核心工程挑战集中在三个方面：跨租户的 GPU/CPU 资源公平调度、会话状态的安全持久化，以及冷启动延迟的优化。本文将深入分析这些挑战的具体工程解决方案，并提供可落地的架构参数。
一、多租户架构的核心组件与隔离策略
一个典型的多租户 AI 代理平台包含四个核心组件：控制平面（租户管理、代理定义、策略配置）、数据平面（代理执行、模型推理）、身份与访问（租户感知的认证授权）、可观测性（租户维度的日志追踪）。根据 AWS Bedrock Agents 的实践，身份应作为隔离的根节点，每个请求都必须携带租户 ID、用户 ID 等上下文信息，并通过确定性组件（如 API 网关、认证中间件）注入，而非依赖 LLM 来推断租户归属。
资源隔离策略通常采用混合模式：对于大型或高敏感度租户使用 Silo 模式（独立数据库 / 模式），对于中小型租户采用 Pooled 模式（共享表结构但通过 tenant_id 分区键和行级安全隔离）。关键原则是：租户上下文必须在确定性组件间安全传递，避免让概率性的 LLM 处理安全边界信息。
二、GPU/CPU 资源抢占的调度算法
GPU 资源是多租户环境中最易引发争抢的稀缺资源。一个租户的繁重任务可能耗尽共享 GPU 资源，严重影响其他租户的服务水平协议（SLA）。以下是几种有效的调度策略：
1. 代理感知的优先级调度
将代理分为两类：编排器 / 管理器代理（延迟敏感、提示简短）和专家代理（计算密集）。为编排器代理分配更高的调度优先级和最低 GPU 配额，确保整个代理图谱的响应速度。具体参数可设置为：编排器代理最低保证 10% 的 GPU 算力，专家代理按需分配剩余资源。
2. 需求比例分配算法
为每个（租户、模型、代理类型）三元组计算需求分数，基于到达率、SLO 要求和最低资源需求。分配 GPU 资源时按比例分配，同时强制执行最低配额防止饥饿。公式可简化为：分配比例 = (租户权重 × 当前需求) / Σ(所有租户权重 × 当前需求)。
3. 队列感知路由与公平共享
根据每个 GPU 实例的 “有效队列长度”（待处理令牌数 × 预期每请求令牌数）进行路由，避免头部阻塞和过载。结合加权公平队列（WFQ）与 SLO 类别（交互式 vs 批处理），允许高优先级租户在流量高峰时抢占容量，但通过速率限制防止其他租户饥饿。
4. 逻辑 GPU 分区技术
利用 NVIDIA 的 MIG（多实例 GPU）或 MPS（多进程服务）技术，将单个 GPU 划分为多个逻辑切片，每个切片可分配给不同租户或 SLO 类别。例如，一块 A100 GPU 可通过 MIG 划分为 7 个实例，每个实例提供独立的内存和计算配额，实现硬件级隔离。
三、会话状态持久化的工程实现
AI 代理会话通常需要维护多轮对话历史、工具调用状态和工作流检查点。Redis 因其亚毫秒级读取性能成为热门选择，但需要精心设计数据模型和隔离策略。
Redis 数据模型设计
采用前缀键结构确保租户隔离：
- 会话元数据：
sess:{tenant_id}:{user_id}:{session_id}（哈希类型，存储创建时间、最后活跃时间、状态等） - 对话轮次：
sess_msgs:{tenant_id}:{session_id}（列表或流类型，存储角色、内容、工具调用等） - 工作流检查点：
sess_ckpt:{tenant_id}:{session_id}:{checkpoint_id}（哈希类型，存储序列化的工作流状态） - 长期记忆：
mem:{tenant_id}（向量索引，存储嵌入向量和会话标签）
所有短期键应设置 TTL（如 24 小时），实现滑动过期机制。长期配置键可持久化存储。
读写流程优化
保持应用实例无状态，所有会话状态从 Redis 读取和写入。典型请求生命周期：
- 认证请求，解析租户 ID、用户 ID、会话 ID
- 批量读取：使用
MGET或管道化操作获取会话元数据、最近 N 轮对话和相关检查点 - 选择性构建模型输入，避免加载完整历史记录
- 执行模型推理和工具调用
- 原子化写入：使用
MULTI/EXEC事务将新消息追加到列表、更新元数据、插入检查点 - 刷新相关键的 TTL
多级存储架构
对于生产系统，建议采用热 - 冷存储分层：Redis 作为热缓存存储活跃会话（最近 24 小时），PostgreSQL 或 MongoDB 作为冷存储归档完整历史记录和审计日志。可通过写时复制或定期快照实现数据同步。
四、冷启动延迟的优化技术
冷启动延迟特别是对于不常使用的租户或代理，可能增加数百毫秒甚至数秒的响应时间。以下是经过验证的优化策略：
1. 持久化 GPU 池与软空闲策略
不将 GPU 工作节点缩容到零，而是为热门模型 / 代理图谱维护最小规模的 GPU 工作池，让其在低利用率下保持 “温暖”。具体参数：根据历史流量模式，为前 20% 的热门模型保持至少 2 个 GPU 实例常驻，即使利用率仅为 5-10%。
2. 模型预加载与固定
在工作节点启动时预加载热门模型的权重到 GPU 显存，并使用CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC等 API 固定内存，防止被换出。仅在持续低使用率或更高优先级工作负载到达时才驱逐。
3. 分层预热策略
定义三个预热层级：热层（GPU 常驻）、温层（CPU/NVMe 缓存）、冷层（远程对象存储）。基于近期 QPS 和业务优先级动态调整（模型、租户、代理图谱）的层级归属。转换阈值可设置为：QPS > 10 → 热层，1 < QPS ≤ 10 → 温层，QPS ≤ 1 → 冷层。
4. 自适应预扩展机制
使用指数加权移动平均（EWMA）等短期流量预测算法，在达到利用率阈值前预先扩展工作节点。例如，当预测未来 5 分钟 QPS 增长超过 20% 时，提前启动 1-2 个备用工作节点进行模型预热。
5. 容器启动优化
构建精简的运行时镜像，移除未使用的 CUDA/cuDNN 库，使用多阶段构建和镜像层共享。目标是将容器启动时间压缩到亚秒级。实测表明，通过优化可将典型 AI 工作节点的启动时间从 8-12 秒降低到 1-2 秒。
五、可落地的监控与参数清单
关键监控指标
- 资源隔离效果：每租户 GPU 利用率方差、跨租户尾部延迟差异
- 状态持久化性能：Redis P99 读取延迟、键空间内存增长趋势
- 冷启动影响：工作节点启动时间分布、模型加载延迟百分位数
推荐配置参数
- GPU 调度器：每租户最小并发数 = 2，最大并发数 = 50，优先级权重 = 租户等级 ×0.5 + 使用率 ×0.3 + SLA 系数 ×0.2
- Redis 集群：内存阈值 = 总内存的 70%，键驱逐策略 = volatile-lru，管道大小 = 100 命令 / 批次
- 预热策略：热层保持时间 = 30 分钟，温层预加载阈值 = 预测 QPS 的 80%，冷层检查间隔 = 5 分钟
故障转移与降级策略
当检测到 GPU 资源争抢超过阈值（如 P95 延迟 > 500ms）时，自动将低优先级租户的请求降级到较小模型或 CPU 推理。状态存储故障时，启用本地临时存储并异步同步到备份集群。
结论
构建多租户 AI 代理平台需要在资源隔离、状态管理和性能优化之间找到精细平衡。通过代理感知的 GPU 调度、精心设计的 Redis 数据模型以及分层的冷启动优化，可以实现在共享基础设施上为数百个租户提供一致的高质量服务。随着 Entire.io 等平台的成熟，这些工程实践将成为企业级 AI 代理架构的标准组成部分。
关键教训是：隔离必须始于身份层，调度需要考虑代理类型差异，状态持久化需要权衡性能与持久性，而冷启动优化需要预测性而非反应性策略。只有将这些技术点系统化地整合，才能构建出既高效又可靠的多租户 AI 代理平台。
资料来源
- AWS 博客《Implementing tenant isolation using Agents for Amazon Bedrock in a multi-tenant environment》（2024-08-28）
- Redis 官方博客《AI Agent Memory: Build Stateful AI Systems That Remember》
- 技术调研《LLM Inference Scheduling: A Survey of Techniques, Frameworks》（2025-10-06）