基于多智能体强化学习的云资源调度系统:如何用MARL把ECS成本打下来60%摘要:面对双11期间ECS成本暴涨300%、K8s调度延迟飙升至8秒的噩梦,我用MADDPG+GAT+LLM决策器搭建了一套多智能体调度系统。每个微服务都是一个智能体,通过图注意力网络感知全局负载,用分布式强化学习博弈出最优资源分配。上线后,CPU利用率从32%提升至79%,成本降低62%,调度延迟稳定在200ms以内。核心创新是将LLM作为"高层策略网络",把业务规则(如"支付服务优先级>P0")转化为奖励函数权重,实现"人机共智"。附完整TensorFlow+Ray实现和Prometheus监控方案,