基于Strands和AgentCore 实现Agentic Scheduler 在多Region自动编排推理GPU算力 | 亚马逊AWS官方博客¶

Ch04.167 基于Strands和AgentCore 实现Agentic Scheduler 在多Region自动编排推理GPU算力 | 亚马逊AWS官方博客¶

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概述¶

基于Strands和AgentCore 实现Agentic Scheduler 在多Region自动编排推理GPU算力 by awschina on 25 2月 2026 in Management Tools Permalink Share 背景与需求在单一区域，比如新加坡区域，进行大模型推理部署与弹性扩容时，我们经常遇到不支持GPU类型，比如G6/G6e或者G5类型。亦或GPU 实例因容量不足而启动失败（例如 InsufficientInstanceCapacity ），导致扩容结果不可预测、交付周期被动拉长，线上服务的稳定性与 SLA 受到影响。传统依赖工程师手动切换可用区、跨区域反复试错的方式，不仅效率低、难以规模化，还缺乏可回溯的决策依据与标准化流程。为解决上述问题，我们基于 Strands Agents 实现了一套跨区域 GPU 调度方案：系统接收自然语言的容量请求（实例类型、目标数量、优先区域、网络约束等），自动生成候选 Region/AZ 列表并进行打分排序，按计划逐步尝试启动；当出现容量不足、配额不足或网络/权限错误时，Agent 会依据错误分类动态调整策略（切换 AZ/Region、分批启动等），直到满足目标容量或耗尽重试预算。该调度 Agent 部署在 AgentCore Runtime 上运行，并将每次调度的输入、计划版本、尝试记录与最终结果写入 AgentCore Memory，支持按 requestId 回放与复盘，持续提升策略命中率与可运营性。在工程实践层面，本项目全程采用 Kiro IDE 的 Specs 驱动方式，从 Requirements → Design → Implementation 将需求、架构决策与任务拆解固化为版本化资产，确保复杂 Agentic 系统在快速迭代中依然可追踪、可审计、可测试，并具备可复制的交付路径。总体架构整体功能亮点 1、基于 LLM 的 Agent 进行GPU 需求跨区域调控相比传统"基于固定规则（rule-based）"的 GPU 调度与启动控制，基于 LLM 的 Agent 更适合处理云上容量波动这种高不确定性、强上下文依赖的问题。规则系统通常依赖预先写死的 if/else 与静态优先级：一旦遇到未覆盖的错误组合（容量不足叠加配额约束、AZ offerings 差异、网络路由限制、权限缺口等），要么失败退出，要么需要人工介入补规则，迭代成本高且容易形成"规则泥潭"。LLM Agent 则可以把一次启动过程视为"计划—执行—观察—再计划"的闭环：它能够理解自然语言或结构化输入中的业务意图与约束（例如优先新加坡、必须落在指定子网、允许跨区域兜底、重试预算限制），在执行中根据实时错误码与上下文动态调整策略（切换 AZ/Region、拆分批次、改变尝试顺序、给出配额/权限修复建议），并生成可解释的决策理由与最终报告。基于 LLM 的 Agent 在扩展性上天然优于规则引擎：新增或调整 Region 往往不需要大规模改代码或堆叠 if/else，只需把新的 Region 纳入候选池，并补齐少量"环境事实"（如可用实例型、配额与网络约束）即可由 Agent 在运行时完成判断与编排。使"支持更多 Region"从一次性工程改造，变成可持续的配置化扩展与策略迭代。这种能力尤其适合容量波动明显、区域差异较大的 GPU 场景，能显著降低新 Region 上线成本并提升全局调度的适配速度。】 2、部署在 AgentCore Runtime 与 Memory 带来的额外价值将基于 Agent 的跨区域 GPU 调配系统部署在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 与 AgentCore Memory 之上，可以把"调度逻辑"从一次性脚本升级为可运营、可扩展的生产级服务。首先，AgentCore Runtime 提供托管运行环境与会话级隔离能力，使调度 Agent 能以稳定的执行上下文处理多步骤编排（候选 Region 生成、offerings/配额预检、批量启动、失败诊断与再计划），并支持按请求并发弹性伸缩，减少自建运行框架、容器治理与权限编排的运维负担。其次，AgentCore Memory 负责保存，对话记忆，记录的是用户和 Agent 之间的交互过程。store_conversation 在每次请求/响应时把用户消息、Agent 回复、审批请求/响应等存入 AgentCore Memory 服务。此外还有 LTM（长期记忆）功能，retrieve_ltm_context 通过语义搜索提取历史调度经验，注入到 system prompt 中，让 Agent 能"记住"之前的容量调度经验（比如哪个区域经常缺货）。 3、Dyna... [truncated]

核心技术¶

Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agent SDK、OpenClaw、MCP Server、Strands Agent SDK、Amazon Bedrock

深度分析¶

核心架构：Agentic Scheduler 的设计哲学¶

本方案的核心创新在于将LLM驱动的动态决策引入传统的GPU调度场景。传统规则引擎依赖预定义的if/else逻辑，一旦遇到未覆盖的错误组合（容量不足+配额约束+AZ差异+网络限制+权限缺口），要么失败退出，要么需要人工介入。LLM Agent则实现了"计划—执行—观察—再计划"的闭环，能够理解自然语言约束并在执行中动态调整策略。

Orchestrator 状态机设计¶

系统采用 Init → Preflight(Offerings检查) → Launch(Probe-and-Fill) → Describe(补全) → DDB Write(持久化) → Decide(Agent决策) → 下一Region/重试/完成/中止 的状态机驱动完整调度循环。关键保证：

remaining 单调递减（只减不增）
cursor 单调递增（不回退到已尝试的 Region）
request_id 全局唯一，防止重复调度

错误分类与自适应策略¶

错误分类策略是系统弹性的核心： ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/]

CAPACITY/QUOTA → 跳过 Region，继续尝试下一区域
THROTTLE → 指数退避重试（最多3次）
CONFIG → 中止调度

Human-in-the-Loop 审批机制¶

基于 Strands BeforeToolCallEvent Hook 实现三级审批触发： ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/] 1. 批量阈值：target_count > batch_threshold（dev=50, staging=20, prod=10） ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/] 2. 地理边界：region 不属于 allowed_geo_regions ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/] 3. 工具黑名单：指定工具始终需要审批 ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/]

Memory 分层架构¶

系统实现了两层记忆机制： ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/]

STM（短期记忆）：对话历史通过 store_conversation 存入 AgentCore Memory
LTM（长期记忆）：通过语义搜索提取历史调度经验，在 Agent 创建时一次性注入 System Prompt LTM 查询是硬编码的，不会根据当前请求动态调整，始终聚焦于"GPU 调度经验"这个大方向。 ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/]

Human-in-the-Loop 跨请求状态恢复¶

由于 HTTP 请求无状态，审批需要跨两次请求完成： ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/] 1. 第一次请求触发 interrupt，保存中断状态到 _session_interrupt_cache ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/] 2. 第二次请求从缓存恢复中断状态，映射 decision 为 "y" 或 "n" 恢复执行 ^[https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-scheduler-with-strands-agentcore-for-multi-region-gpu-inference/]

实践启示¶

1. 从规则引擎到 Agentic 的演进路径¶

传统规则引擎在面对高不确定性、强上下文依赖的场景时容易形成"规则泥潭"。本方案展示了一种渐进式演进路径：固定规则 → LLM Agent → 可运营的生产级服务。关键是将"支持更多Region"从一次性工程改造，变成可持续的配置化扩展与策略迭代。

2. Specs 驱动开发的重要性¶

项目全程采用 Kiro IDE 的 Specs 驱动方式（Requirements → Design → Tasks），这确保了复杂 Agentic 系统在快速迭代中依然可追踪、可审计、可测试。建议类似项目采用"本地最小闭环 → DynamoDB运维闭环 → AgentCore融合部署 → CLI多轮测试 → Web Dashboard"的渐进推进路线。

3. 记忆机制的设计权衡¶

LTM 查询在 Agent 创建时一次性执行（非每次对话查询），max_chars=1000 的保守限制确保不会吃掉太多 context window。整个 LTM 链路 fail-safe：Memory 服务不可用时返回空字符串，System Prompt 正常工作。

4. 跨区域调度的成本考量¶

网络延迟测试显示：同区域跨AZ延迟约1ms，跨区域延迟62-76ms。跨区域传输成本是跨AZ的2倍。Transit Gateway 固定费用较高（$0.45/小时），适合持续大流量场景，短期测试建议及时清理资源。

5. 生产级 Agent 的关键要素¶

将调度逻辑从一次性脚本升级为生产级服务需要：托管运行环境（AgentCore Runtime）、会话级隔离、多步骤编排支持、并发弹性伸缩、以及可回放的历史记录（AgentCore Memory）。

来源¶

AWS China Blog 原文