气层：系统有效流动与压力场

气（Qi） 在中华文化中指贯穿万物的能量与流动之"场"。在 AI 基础设施中，我们借用"气"来描述系统中的有效流动和压力分布。

这包括数据、任务、信号在系统中的流转，以及各种显性或隐性的系统压力如何积聚、传导和释放。

气的本质：整体态势

与传统的单点指标监控不同，“气"的概念提醒我们关注整体态势：

信号不是孤立事件，而是如场一般聚散流动

例如：

• 一次 GPU 利用率陡增可能并非异常
• 但若多种指标（作业排队长度、响应延迟、内存占用等）同时趋势性升高并持续 → 形成了"气场"的变化
• 这预示系统进入高压状态

这种信号场表现为气的聚集和拉伸，意味着某种系统张力在累积。

气的两种状态

气通：系统活跃

当各要素协调良好时，数据和指令流动顺畅，高效产出价值：

• 各环节处理速率基本匹配
• 没有长期积压和闲置
• 系统响应及时
• 资源利用均衡

气滞：系统病态

若某处发生瓶颈或失衡，气的流动受阻，局部压力骤增：

• 作业长时间排队
• CPU/GPU 长期空闲或 100% 占用
• 消息队列积压严重
• 异常报警频繁

最终可能在薄弱点引发故障或性能崩溃。

气的流动路径

为了直观理解气的流动路径，我们可以将系统看作一个连接紧密的网络：

气的循环：

• 数据（水）之气进入模型（木）
• 驱动算力（火）运转
• 经由平台（土）调度协调
• 在硬件（金）上执行计算
• 输出结果，产出新的数据或信号
• 回馈到数据池（水）中
• 周而复始

气的两种形态

良性流动

气在五行要素间流转不息，维持系统功能运作：

• 如果每一步都顺畅 → 系统运转通达
• 如果某一步受阻 → 气流减缓甚至倒卷，系统性能和稳定性受损

压力传导

气不仅指良性流动，也包括压力传导：

示例：数据流入激增

• 数据流入激增但模型处理能力跟不上
• 未处理的数据将不断积压
• 表现为数据层（水）压力过高
• 进而导致压制算力发挥（火减弱）

示例：硬件资源耗尽

• 硬件（金）资源耗尽
• 算力请求得不到满足
• 受阻的气转化为排队等待的压力
• 反馈到平台（土）调度层和用户体验上

气层在运维中的应用

通过"气"的视角，运维和架构团队可以更敏锐地察觉系统亚健康状态：

不仅看是否出了问题，还看趋势如何

气的紊乱先于重大事故

• 延迟抖动逐渐加剧 → 预示系统进入亚稳态
• 若不采取措施疏导（扩容资源、优化算法或限流）→ 可能演变为全面故障
• Agent 任务交互节奏（气）变慢或停滞 → 可能说明代理间沟通不畅或死锁

疏导气流的策略

保持气的顺畅需要建立弹性：

架构层面

• 峰值削峰填谷机制：吸收突发流量
• 消息队列背压保护：防止压力倒灌
• 弹性缓冲设计：预留余量应对冲击

策略层面

• SLACK 容量：保持一定冗余
• 弹性伸缩策略：动态调整资源
• 限流降级机制：保护核心功能

Agent 系统特别关注

• 监控任务队列与通信延迟
• 确保代理之间的信息流（气）通畅
• 必要时引入协调 Agent 或降低并发度来理顺气流

气层监控实践

建立系统的全局可观测性：

气的层提供了一个有效流动性的指标，帮助我们把脉系统运行的"气血"是否充盈通畅

总结

气的运行可以理解为系统的"经络"畅通与否：

• 气通则系统活跃：数据和指令流动顺畅，高效产出价值
• 气滞则系统病态：流动受阻，局部压力骤增，最终引发故障

正如中医望闻问切，通过观察"气"的运行，我们可以预判系统问题走向并对症下药。