AI Agent 如何应对海量用户同时访问？

AI Agent 主要通过分布式架构和可扩展的云基础设施来处理海量用户同时访问。这确保了即使在峰值负载下系统仍能保持响应和可用。可扩展性和弹性是高效管理用户需求激增的关键。

负载均衡自动将传入的用户请求分配到多个地理上分散的服务器或工作集群。队列管理系统在极端峰值时对请求进行优先级排序和缓冲。通过容器化、无服务器计算和优化的资源分配（垂直/水平扩展）实现并发处理。高效的会话管理、上下文缓存、最小化节点间通信和连接池等技术大幅降低单个请求的开销。底层平台持续监控性能指标，以快速触发计算资源的自动扩缩。

核心实施依赖于分布式基础设施组件：请求通过负载均衡器进入，必要时排队，由动态扩展的工作节点处理。对常见响应和数据库查询应用缓存可降低后端负载。云平台提供必要的自动扩缩能力。这种设计在流量激增期间保持可接受的响应时间并最小化服务中断，支持需要高并发的关键应用。