6.3 日志学习与未来优化

• 虽然当前系统版本主要依赖静态 LLM 推理，但设计上预留了 持续调优 的机制接口，以支持未来的系统优化。具体措施包括：

  • 微调数据积累：调度日志和反馈 DAG 图持续存储，可用于未来通过 LoRA 等方式微调轻量化的调度模型。

  • 调度模拟器：利用历史 DAG 执行数据模拟不同调度方案，以评估现有决策策略的改进空间。

  • Prompt 自动增强：结合历史数据和模型反馈，引入动态提示语注入机制，优化提示规则和示例，提高调度决策的质量。