6.4 健壮性和验证

为后续版本提升能力准备了数个方向：

• 重试与异常处理接口

  • 失败检测：调度器通过监控执行系统反馈的状态码或心跳信息，判断节点是否发生超时、异常退出或资源争用；

  • 回退方案：调度器在触发重试时，可提示执行系统回滚依赖、释放资源，并将失败节点标记在调度日志中，供后续人工或自动化流程处理。

  • 重试决策：为每个任务维护重试计数器，达到预设最大重试次数后由 人工介入 或上层策略调整，不再由模型无限次调度；

• 分布式一致性约束

  • 物理节点上限：在多实例部署环境下，调度器需读取集群拓扑和节点容量信息，以避免超过物理 CPU 或内存极限；

  • 状态同步：虽不执行任务，但调度器实例之间需通过共享存储或消息总线同步最新的 DAG 状态与已调度节点，防止重复调度。

• 系统级模拟与验证

  • 离线仿真：调用底层执行系统的“模拟器”或仿真模块，基于历史 DAG 数据验证新调度策略的性能；

  • A/B 测试：在测试环境切分流量，将不同版本调度器并行接入执行系统，统计对比完成时长和资源利用等指标。

  注意：此部分功能由执行平台或 DevOps 流程提供，调度器仅需暴露配置入口，不承担具体仿真实现。

• 智能化可解释报告

  • 回溯思路输出：调度模块（LLM）在每次决策时，不仅输出最终结果，还通过 Chain-of-Thought 将关键推理步骤附加在 explanation 字段；

  • 审计友好：当调度效果不佳时，可根据 explanation 中的提示和模型得分快速定位 “为何跳过某节点”“为何超配某资源” 等决策依据。

• 自动化工作流生成（AutoFlow）

  • 下一节点的节点推荐

• 智能推荐：参数搜索 / 超参数优化

  • 基于常用参数和可用资源的参数推荐

• 智能节点标注：自动记录输入-输出行为用于后续搜索

• 最优路径识别

  • 实际上作为精简路径的建议