ComputeResource {
resource\_id
provider\_type
hardware\_profile
model\_capability
region
latency\_profile
concurrency\_limit
cost\_profile
uptime\_score
trust\_level
}
| | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 该结构使系统可以在任务调度时进行更精细的判断。例如，低延迟交易信号任务需要优先选择响应时间稳定的资源；大规模离线训练任务可以选择成本更低但实时性较弱的资源；涉及敏感数据的任务则需要选择可信等级更高的执行环境。 #### 3.2 AI 工作负载 (AI Workload) 抽象 传统算力调度通常关注 CPU、GPU、内存、带宽等硬件指标。AI 原生调度还必须关注任务本身的语义和执行结构。manadia 将 AI workload 拆分为多个可观察环节： * Model Inference：模型推理 * Token Processing：Token 处理 * Context Assembly：上下文构建 * Data Retrieval：数据检索 * Tool Calling：工具调用 * Memory Access：记忆读取 * Agent Planning：Agent 规划 * Strategy Execution：策略执行 * Trace Logging：链路记录 * Evaluation：结果评估 这种抽象可以让系统不再简单地问“哪个节点有空”，而是进一步判断“这个任务需要什么能力”。例如，一次市场预测任务可能需要实时行情数据、低延迟推理、风险模型、交易工具和审计记录；一次内容生成任务则更关注上下文窗口、输出质量和成本。 manadia 将 AI 工作负载 (AI Workload) 抽象为可编排、可追踪、可计费的标准化任务单元，支持任务优先级调度、成本上限约束、超时控制、失败重试与多级降级。系统可完整解析一次 AI 任务的全生命周期：从请求接入、上下文组装、模型路由、工具调用、策略执行、结果返回，到链路日志落盘与费用结算，实现全流程可观测、可复盘、可审计。 #### 3.3 动态模型路由 动态模型路由是 manadia 算力协同网络的重要能力。它的目标是在不同模型、不同 API、不同算力节点之间选择最合适的执行路径。 模型路由需要考虑多个维度： * 任务类型 * 模型能力 * 上下文长度 * 响应延迟 * 调用成本 * 输出稳定性 * 当前负载 * 失败率 * 可用区域 * 安全与可信等级 一个简化的路由逻辑可以表示为： |route(task):
classify task\_type
estimate quality\_requirement
estimate latency\_limit
estimate cost\_limit
filter available models
score candidates by capability, latency, cost, reliability, trust
select primary route
prepare fallback route
execute request
log trace and metrics
| | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 对于 manadia 而言，模型路由不仅服务外部开发者，也服务内部可信任 AI 预测模型。预测模型在不同任务中可能需要不同模型能力：事件理解需要语言模型，市场状态识别需要时序模型，异常检测需要统计模型，策略选择需要 Agent 推理，多模型路由可以让系统更灵活地组合能力。 #### 3.4 智能代理运行时 AI Agent 是 manadia 网络的重要执行单元。与单次模型调用不同，Agent 需要在多个步骤中持续读取上下文、调用工具、处理数据、做出决策并记录结果。因此，manadia 需要 Agent Runtime 来管理 Agent 的运行生命周期。 一个 Agent Runtime 可以包含以下模块： * Session Manager：管理会话状态和任务上下文 * Prompt Context：构建模型输入上下文 * Tool Registry：管理可调用工具 * MCP Connector：连接外部工具和服务 * Memory Layer：保存短期与长期记忆 * Action Executor：执行工具调用和策略动作 * Evaluator：评估中间结果和最终输出 * Trace Logger：记录完整执行链路 |Agent Runtime
├── Session Manager
│ ├── 会话状态
│ ├── 任务上下文
│ └── 执行历史
│
├── Prompt Context Builder
│ ├── 系统提示词
│ ├── 历史记录
│ ├── 实时数据片段
│ └── 工具描述
│
├── Tool Registry
│ ├── 可用工具列表
│ ├── 工具权限
│ ├── 工具调用记录
│ └── 工具结果缓存
│
├── Action Executor
│ ├── 工具调用执行
│ ├── 参数校验
│ ├── 错误处理
│ └── 重试逻辑
│
├── Memory Layer
│ ├── 短期上下文（Session）
│ ├── 长期记忆（数据库）
│ ├── 用户偏好
│ └── 学习反馈
│
├── Evaluator
│ ├── 中间步骤评估
│ ├── 最终结果评估
│ └── 质量评分
│
└── Trace Logger
├── 每步执行记录
├── 模型调用日志
├── 工具调用日志
├── 数据源访问日志
└── 完整回放能力
| | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 在可信任 AI 预测模型中，Agent Runtime 的作用尤其重要。预测 Agent 需要持续读取市场数据、判断市场状态、选择策略、调整参数、调用执行模块、记录仓位变化，并将执行结果反馈给模型评估系统。 Agent Runtime 采用沙箱隔离执行，确保多代理并行运行互不干扰；内置短期记忆与长期记忆分层存储，支持对话上下文、决策历史、工具返回结果的持久化与检索。系统提供权限最小化机制，严格限制代理对钱包、签名、交易等高敏感工具的调用权限，所有操作均留痕可审。 #### 3.5 Tool 与 MCP 调用 未来 AI 系统的能力很大程度来自工具调用。模型本身提供推理能力，工具提供行动能力。manadia 网络中的 Agent 可以调用多种工具： * 行情工具 * 链上数据工具 * 钱包与签名工具 * 交易执行工具 * 数据库工具 * 搜索工具 * 风控工具 * 审计工具 * 企业 API * MCP 服务 工具调用需要被纳入统一追踪。一次 Agent 执行失败，可能不是模型能力问题，而是数据源超时、工具返回异常、权限不足、参数错误或外部 API 不可用。Agent Trace 能够帮助开发者和用户定位问题。 #### 3.6 算力监控与消费分析 AI 应用要进入真实业务，必须理解自己的运行成本和性能状态。manadia 的 AI Consumption Analytics 负责记录和分析以下指标： * 请求次数 * Token 消耗 * 模型调用成本 * 平均响应时间 * P95/P99 延迟 * 成功率 * 失败率 * 重试次数 * fallback 次数 * 工具调用次数 * 单任务成本 * 单用户成本 * 单模型性能表现 这些指标可以反向优化模型路由策略。例如，当某个模型在特定任务上成本较高但质量提升有限时，系统可以降低其路由权重；当某个节点在高峰期延迟上升时，调度层可以自动切换路径。 #### 3.7 高并发与容错 AI 任务的负载具有明显峰值特征。市场波动、热点事件、预测市场结算、企业批量任务和用户集中访问，都可能导致瞬时请求增加。manadia 通过以下机制提升高并发稳定性： * 请求队列 * 任务优先级 * 缓存策略 * 批处理 * 负载均衡 * 节点健康检查 * 超时重试 * 多模型 fallback * 熔断机制 * 区域路由 对于可信任 AI 预测模型，高并发能力并不只是用户体验问题，也会影响策略执行。市场剧烈波动时，数据更新频率、模型推理频率和策略执行频率都会上升，底层网络必须保持稳定。 manadia 采用多级流量控制架构：入口层限流、调度层排队、执行层熔断、资源层过载保护。支持多区域容灾与异地多活，高峰期自动扩容算力节点，异常时触发策略降级与多模型备用路由，确保预测模型、预言机、支付系统等高关键链路在极端流量下仍保持 99.9% 以上可用性。