面向 openEuler 的自适应资源管控 Agent

项目简介

ext_mind 是面向 openEuler 的自适应多资源管控 Agent。当前，AI 浪潮加剧资源冲突，场景、设备高度异构，持续演化，导致人工调优成本失控。传统方案深陷内核僵化、侵入性强、大模型调度高延迟且黑盒化等瓶颈，底层亟需可编程、可感知、可演化的操作系统新范式。

为此，本作品提出仿生分层智能体架构，实现四大突破：

1. 多维资源可编程内核：首创块 I/O 可扩展化框架 io_ext 并融合 CPU 与内存管控，支持内核多维策略安全热替换。
2. 仿生双层中枢：低级中枢负责微秒级实时负载识别与策略下发；高级中枢异步处理未知负载的场景构建与演化部署。
3. 场景与策略解耦推荐模型：双塔架构独立表征工作负载与调度器行为，实现策略的少样本泛化。
4. 原生可观测：构建覆盖运行全过程的观测平台，为规模化部署提供支持。

开销与演化成本上，系统单次决策管线低至 0.29ms（常驻 CPU 仅 0.6%），单场景演化 API 花费仅 0.9 元。性能提升上各类负载性能指标平均提升 11%。

项目已完成异构云节点实机部署，原创超 15 万行代码，核心算法被 IEEE TCAD 录用。面向生产全链路可审计，知识高效可迁移；面向开源构筑了让新策略能接入、已有经验可复用的社区协作优化新范式。

架构设计、模块细节与实验结论见 docs/项目说明书.pdf。

目录结构

目录	内容
src/	内核、策略、Agent、调度器训练、Agent 部署观测平台与 Agent 侧评测等子模块
demo/	可运行、可复现、可部署成果（含 openEuler 高保真 VM 镜像说明）
tests/	性能评测框架（PerfArena-Bench）、SchedStudio 训练数据、归档实测 JSON（tests/test_results/）
docs/	项目说明书、项目创新说明、成员分工及主要贡献说明、人工智能及第三方工具使用声明
presentation/	决赛现场演示 PPT、决赛演示视频

项目一览

主要功能及代码仓库

子项目	目录	功能概述
ext_mind	src/ext_mind/	项目核心仓库，面向 openEuler 的多资源管控 Agent：对已知工作负载自动切换 CPU / I/O / 缓存调度策略；对未见场景由 LLM 协调层分析、标定并下发配置
ext_mind x Langfuse	src/ext_langfuse/	基于 Langfuse v3 的 ext_mind 规模化部署可观测控制台，接收 ext_mind Agent 的 OTLP trace，提供统一的查看渠道
os_ext	src/os_ext/	基于 Linux 7.0 的扩展内核树，引入 sched_ext（CPU 可扩展调度）、io_ext（块层 eBPF I/O 调度）、cache_ext（页面缓存 eBPF 淘汰）等多种资源的可扩展化框架
os_ext_policies	src/os_ext_policies/	用户态策略二进制仓库，提供 iox_*（I/O 调度）与 cax_*（缓存淘汰）等可加载策略的实现及 CPU 调度器 scx_* 社区来源的介绍
SchedStudio	src/SchedStudio/	ext_mind 使用的调度器推荐算法的训练部分仓库：结合 probe 与本机校准，为新设备上的目标 workload 从候选调度器集合中输出排序推荐
PerfArena-Bench	tests/PerfArena-Bench/	性能评测框架：在多场景（批处理、流式、交互式等）下产生负载、采集指标并评分，支撑策略效果对比
PerfArena-Agent	src/PerfArena-Agent/	Agent 侧评测框架：为 ext_mind 场景标定提供可复用的基准测试抽象与评分契约，降低 Agent 开发与集成成本

项目材料

材料	仓库内路径	说明
项目说明书	docs/项目说明书.pdf	项目背景、架构设计、功能说明与实验结果
项目创新说明	docs/项目创新说明.pdf	主要创新点、对比已有工作与验证依据
成员分工及主要贡献说明	docs/成员分工及主要贡献说明.pdf	团队成员分工与贡献说明
人工智能及第三方工具使用声明	docs/人工智能及第三方工具使用声明.pdf	生成式 AI 与第三方代码、许可证说明
决赛现场演示 PPT	presentation/ext_mind决赛现场演示PPT.pptx	决赛答辩展示
决赛演示视频	presentation/ext_mind决赛演示视频.mp4	功能演示与实验过程录像（≤5 分钟）
原创承诺书	作品原创承诺书.pdf	参赛作品原创性承诺

系统环境

• 目标操作系统：openEuler 24.03-LTS-SP4。
• 内核：需构建并安装本仓库 src/os_ext/（或使用 demo/vm-env-image/ 预配置环境，见 demo/README.md）。
• 其余组件（工具链、Agent 依赖、评测集群等）：见各模块 README，见下节索引。

克隆

git clone https://gitlink.org.cn/Ibil0c1Xtm/mxoedzsyzygka.git

依赖要求、构建方法、运行方法

本仓库体量较大，为便于文档查阅与检索，依赖与操作步骤在各子项目中维护。请按下表进入对应 README阅读完整的依赖版本、编译安装、配置、运行与模块内验证等信息：

子项目	详细文档
os_ext	src/os_ext/Readme.md — Kconfig、工具链版本、编译安装与验证
os_ext_policies	src/os_ext_policies/README.md — 策略 CLI、编译与加载方式
ext_mind	src/ext_mind/README.md — 依赖、编译、配置、运行与测试
ext_mind x Langfuse	src/ext_langfuse/README.md — 许可说明、相对上游改动、本地开发与 ext_mind 联调
SchedStudio	src/SchedStudio/README.md — 环境、流水线与 docs/ 详细文档
PerfArena-Bench	tests/PerfArena-Bench/README.md — 环境部署、Ansible、场景运行
PerfArena-Agent	src/PerfArena-Agent/README.md — 集成契约、场景开发与评测用法

复现推荐阅读：demo/README.md ，直接导入测试源 VM 镜像，并按提示进行 LLM 配置。

从源码构建的推荐顺序：

1. 编译安装 os_ext 内核并验证框架可用
2. 编译 os_ext_policies 及所需的 CPU（scx_*）/ I/O（iox_*）/ 缓存（cax_*）策略，确认可加载
3. 按 ext_mind README 配置并运行 Agent
4. 如需可观测与 trace 查看，部署 ext_mind x Langfuse（与 Agent OTLP 联调，见 src/ext_langfuse/README.md）
5. 如需调度器推荐或离线训练，参考 SchedStudio
6. 如需基准测试或场景标定，参考 PerfArena-Bench / PerfArena-Agent

测试方法

测试与验证材料集中在 tests/，用法总览见 tests/README.md：

• 查阅决赛性能对比原始数据：tests/test_results/（布局与字段见 tests/test_results/README.md，与说明书实验章节对照）
• 自行重跑 PerfArena 场景：tests/PerfArena-Bench/README.md
• SchedStudio 训练数据：tests/SchedStudioDataset/（含 SHA256SUMS）
• 可复现实验环境：demo/vm-env-image/