AgentSched

AgentSched 是一个面向 AI Agent 工作负载的 Linux phase-aware 资源管控原型。它运行在 openEuler 24.03 LTS SP3 / Linux 6.6 / cgroup v2 / eBPF / sched_ext 环境上，通过应用侧运行时 hint、Sensor 证据和 Decider 策略，把 Agent 当前阶段写入 phase_state BPF map，并广播给 CPU、Resource、Network、Security 四类 Agent。当前仓库包含核心源码、Shim、BPF 探针、评测脚本和 Grafana dashboard。

功能点

感知或接收 AI Agent 的运行阶段 hint，并形成统一 PhaseState。
通过 4-Skill Agent 架构联动 CPU 调度、cgroup 资源控制、网络策略和安全策略。
通过 Shim 支持 LD_PRELOAD 与 CLI/xattr 两条应用侧 hint 路径。
通过 Sec Policy 的 audit / learn / enforce 三模式验证受控安全策略路径。
通过 Prometheus/Grafana 静态面板展示 phase、CPU、Memory、Network 四个维度。
提供完整评测 evidence：位于目录agentsched/experiment下。

架构

Runtime hint / Sensor evidence
        |
        v
agentsched-daemon
        |
        +--> agentsched-decider
        |
        v
/sys/fs/bpf/agentsched/phase_state
        |
        +--> CPU Scheduling Agent
        +--> Resource Control Agent
        +--> Network Policy Agent
        +--> Security Policy Agent

Application side:
  shim/libagentsched_shim.so
  shim/agentsched-shim-cli

Kernel side:
  sched_ext / cgroup v2 / BPF LSM / pinned BPF maps

核心运行链路是：

应用通过 Shim、CLI、xattr 或 trace replay 提供 phase hint。
daemon 加载配置、Sensor、Decider 和 Skill 动态库。
Decider 生成 PhaseState。
daemon 写入 pinned BPF map，并广播 phase change 到 Skill。
各 Skill 根据 phase/cgroup 执行自己的受控策略。

核心源码

最核心源码位于 crates/ 和 shim/。

crates/agentsched-daemon/
  src/main.rs                       # 主控 daemon 入口
  src/skill_manager.rs              # dlopen 加载 Skill, 调用 init/on_phase_change/destroy
  src/bpf_map_writer.rs             # 写 phase_state BPF map
  src/metrics_server.rs             # Prometheus metrics endpoint
  examples/w14-t3-xattr-listener.rs # Shim xattr fallback listener

crates/agentsched-skill-sdk/
  src/lib.rs                        # PhaseState v2 68B + SkillVtable v1 40B ABI

crates/agentsched-decider/
  src/lib.rs                        # phase/policy 决策逻辑

crates/agentsched-sensor/
  src/lib.rs, src/main.rs           # Sensor 与 trace replay 支撑

crates/agentsched-skill-cpu-phase/
  src/lib.rs                        # CPU Scheduling Agent 用户态加载入口
  src/bpf/scx_agent_phase.bpf.c      # phase-aware sched_ext 调度器主线

crates/agentsched-skill-resource-ctl/
  src/lib.rs, src/cgroup.rs         # Resource Control Agent, cgroup v2 控制

crates/agentsched-skill-net-policy/
  src/*.rs                          # Network Policy Agent, DNS audit, allowlist, tool profile

crates/agentsched-skill-sec-policy/
  src/*.rs                          # Security Policy Agent, mode/config/hash/resolver
  src/bpf/sec_policy_probe.bpf.c     # Security Policy BPF LSM 探针

shim/
  src/lib.rs                        # LD_PRELOAD runtime hint path
  src/bin/cli.rs                    # CLI/xattr fallback path

如果只看一条主线，建议先读：

crates/agentsched-skill-sdk/src/lib.rs
crates/agentsched-daemon/src/skill_manager.rs
crates/agentsched-daemon/src/main.rs
crates/agentsched-skill-cpu-phase/src/bpf/scx_agent_phase.bpf.c
crates/agentsched-skill-resource-ctl/src/cgroup.rs
crates/agentsched-skill-net-policy/src/lib.rs
crates/agentsched-skill-sec-policy/src/lib.rs

目录结构

.
├── crates/                      # Rust workspace 核心源码
├── docs/                        # 技术文档、策略示例与测评分析报告
├── examples/                    # runtime hint / agent feedback 示例数据
├── experiment/                  # 最终复现实验、结果和可视化材料
├── shim/                        # LD_PRELOAD/CLI hint 注入通路
├── target/                      # Cargo build 输出，不属于源码
├── Cargo.toml                   # workspace 定义
├── Cargo.lock                   # Rust 依赖锁定
├── LESSONS.md                   # 工程经验与 caveat 记录
└── README.md

构建

基础构建：

cargo build --workspace --release

基础测试：

cargo test --workspace --release

构建 Shim：

cd shim
cargo build --release

常用产物：

target/release/agentsched-daemon
shim/target/release/libagentsched_shim.so
shim/target/release/agentsched-shim-cli

运行环境要求

当前运行以及开发环境为：

openEuler 24.03 LTS SP4
Linux 6.6.0-agentsched+
cgroup v2 unified hierarchy
BPF LSM enabled
sched_ext / scx-tools v1.0.4-dirty
clang 17, gcc 12, Rust 1.95
bpftool 7.6, libbpf 1.6

部分评测需要 root 权限、BPF pinned map、cgroup v2、QEMU VM 环境中的 PMU fallback。评测脚本会在结束时确认 sec_policy_mode_map[0]=0 回滚。

完整可复现实验环境

本框架的实验复现依赖 Linux 内核能力、Rust 用户态构建环境、BPF 工具链以及若干 workload 工具。推荐使用与本仓库验证一致的环境；如果环境不同，尤其是内核版本、sched_ext 支持和 BPF LSM 配置不同，CPU 调度与安全策略实验可能会存在问题。

1. 操作系统与内核

已验证环境如下：

操作系统：openEuler 24.03 LTS-SP4，(SP1，SP2，SP3已通过测试验证)
内核：Linux 6.6.0-agentsched+ x86_64
调度扩展：sched_ext / scx 可用
cgroup：cgroup v2 unified hierarchy
安全钩子：BPF LSM enabled
BPF 文件系统：/sys/fs/bpf 可挂载并可写
cgroup 根路径：/sys/fs/cgroup/agentsched

可使用以下命令检查：

cat /etc/os-release
uname -a
mount | grep -E 'bpf|cgroup2'
test -d /sys/fs/bpf && echo "bpffs ok"
test -f /sys/fs/cgroup/cgroup.controllers && echo "cgroup v2 ok"

部分实验会创建或写入 cgroup、加载 BPF 程序、更新 pinned BPF map，因此需要 sudo 权限。若运行 Resource / Network / Security Agent 实验，需要确保：

/sys/fs/bpf/agentsched/ 可创建 pinned map/prog
/sys/fs/cgroup/agentsched/ 可创建子 cgroup
当前内核支持 BPF struct_ops、cgroup-bpf、BPF LSM 相关能力

2. 基础工具链

当前验证过的工具版本如下：

rustc 1.95.0
cargo 1.95.0
clang 17.0.6
gcc 12.3.1
bpftool 7.6.0
libbpf 1.6
Python 3.11.6
numpy 1.26.4

建议安装或确认以下工具存在：

which cargo rustc clang gcc bpftool python3
python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

openEuler 上常用依赖可参考：

sudo dnf install -y \
  clang llvm gcc make bpftool libbpf libbpf-devel \
  openssl-devel protobuf protobuf-compiler \
  python3 python3-pip

如果系统使用 yum，可将 dnf 替换为 yum。

3. workload 与评测工具

不同实验需要的外部命令不同。推荐提前确认：

which ab nginx iperf3 dig curl jq tar sha256sum

各实验大致依赖如下：

实验目录	主要依赖	说明
`experiment/Critical_path_tail_latency_test/`	`cargo`, `sudo`, `python3`, sched_ext	默认 EEVDF vs AgentSched CPU phase 调度器对比
`experiment/DeepSeek_coding_plan_test/`	`python3`, `cargo`, `sudo`, 可选 DeepSeek API	DeepSeek 生成计划后，本地工具调用重放对比
`experiment/Resource_agent_test/`	`python3`, `numpy`, `bpftool`, cgroup v2	memory.high、pids.max、cgroup churn 验证
`experiment/Network_agent_test/`	`iperf3`, `dig`, `curl`, `bpftool`	DNS、loopback、限速语义 workload proxy 验证
`experiment/Security_agent_test/`	`bpftool`, BPF LSM, `python3`	prompt injection、learn、drift、execve 受控验证

Nginx / ApacheBench 主要用于历史 no-harm HTTP workload 评估。如果需要复查该类实验，可安装：

sudo dnf install -y nginx httpd-tools

4. 构建与基础自检

在项目根目录执行：

cd /home/Dev_CJJ/CJJ/OpenEuler/agentsched
cargo build --workspace --release
cargo test --workspace --release

当前清理后的 workspace 包含 9 个主线 crate：

agentsched-daemon
agentsched-decider
agentsched-proto
agentsched-sensor
agentsched-skill-cpu-phase
agentsched-skill-resource-ctl
agentsched-skill-net-policy
agentsched-skill-sec-policy
agentsched-skill-sdk

如果上述构建和测试通过，说明用户态主控、阶段决策、Skill ABI、Resource / Network / Security crate 以及 CPU phase 调度器 skeleton 构建链路均处于可用状态。

5. 实验复现顺序

推荐按以下顺序复现，先跑无需外部 API 的本地实验，再跑 DeepSeek 场景：

cd /home/Dev_CJJ/CJJ/OpenEuler/agentsched

# 1. 前台关键路径尾延迟实验
sudo bash experiment/Critical_path_tail_latency_test/critical-path-tail-latency.sh

# 2. Resource Control Agent 实验
sudo bash experiment/Resource_agent_test/scripts/w15-t4-resource-ctl-agentcgroup.sh

# 3. Network Policy Agent 实验
sudo bash experiment/Network_agent_test/scripts/w15-t2-net-policy-4-metrics.sh

# 4. Security Policy Agent 实验
sudo bash experiment/Security_agent_test/scripts/w15-t3-sec-policy-5-metrics.sh

# 5. DeepSeek coding-agent 计划重放实验
bash experiment/DeepSeek_coding_plan_test/run-deepseek-coding-agent-critical-path.sh

DeepSeek 实验需要重新调用 API，应在本机环境中配置对应 API Key；如果不配置，也可以使用实验目录中已经冻结的plan和结果进行说明书复核。

6. 复现边界说明

实验结论说明：

CPU 性能提升针对后台CPU干扰下的前台Agent关键路径尾延迟。
Resource Control 结果证明 cgroup v2 控制链路、软/硬限制语义、进程数边界和生命周期开销。
Network Policy 结果包含 workload proxy caveat，非生产级网络监控能力。
Security Policy 结果是受控合成 workload，非生产级攻击防护能力。
QEMU VM 环境中硬件 PMU 可能不可用，BPF runtime profile 使用 bpftool prog show、系统采样和静态证据作为 fallback。

快速理解评测结果

详细报告见：

docs/agentsched-evaluation-analysis.md

核心结果位于：

experiment/Critical_path_tail_latency_test/
experiment/DeepSeek_coding_plan_test/
experiment/Resource_agent_test/
experiment/Network_agent_test/
experiment/Security_agent_test/

摘要：

实验目录	验证目标	结果
Critical_path_tail_latency_test	后台 CPU 干扰下前台关键路径尾延迟	P95 改善 95.53%, PASS
DeepSeek_coding_plan_test	DeepSeek 生成 coding-agent 计划后的本地工具调用重放	P95 改善 43.56%, PASS
Resource_agent_test	cgroup v2 内存、进程数和生命周期控制	memory.high、pids.max、cgroup churn evidence
Network_agent_test	Network Policy Agent DNS/loopback/限速语义验证	workload proxy evidence, caveat
Security_agent_test	Security Policy Agent audit/learn/drift/受控注入验证	learn/drift PASS, controlled workload caveat

实验复现入口

最终可复现实验在目录 experiment/ 下，每个测试目录包含脚本、结果、可视化和 README：

experiment/Critical_path_tail_latency_test/
experiment/DeepSeek_coding_plan_test/
experiment/Resource_agent_test/
experiment/Network_agent_test/
experiment/Security_agent_test/

License / 致谢

AgentSched 使用 openEuler、Linux sched_ext、eBPF、cgroup v2、libbpf-rs 等系统能力构建。AgentCgroup论文相关讨论用于公开描述数字对齐和对比。