Agent for OS

Kleinia 将智能体的适应性引入操作系统资源调度。不仅懂任务负载，更懂你和操作系统的需求，调度策略按需动态切换调整。

自适应调度

资源管控智能体根据任务的负载特征，自动选择最优的 CPU、I/O 与页缓存策略，并在负载变化时实时切换。

• 按负载切换策略：LAPS 实时识别负载特征，在多种调度策略之间切换。论文实验中，相比 Linux 默认调度器 EEVDF 平均性能提升 8.91%，延迟敏感任务的响应延迟最多降低 91.7%。代码已开源：lvmiao233/LAPS。
• 智能与实时解耦：智能体为你识别与切换决策，内核中只运行确定性的调度策略，性能优化不必以安全或开销为代价。大模型不进入调度的关键路径。
• 多资源协同：CPU、I/O 与页缓存由同一套策略协调。

当前选用的策略可以在 agenttop 中查看。

可扩展的调度底座

各类资源的调度策略以可插拔模块的形式运行于内核：CPU 使用 sched_ext，页缓存使用 cache_ext。策略编译后先经过内核安全校验，再载入内核生效；可在运行时切换，无需重新编译内核；运行异常时自动回退到默认策略。

自主演化

面对未知负载，系统在后台完成分析，并依据本机的实测结果更新调度模型。前台调度全程不受影响。

经验共享

一台设备积累的调度经验可以共享给社区中的其他设备，加快新设备的适配。

后续方向

内存管理、存储管理、诊断与自我修复等系统智能体在 ACOS 中提出，将随后续版本加入。