ORACLE：面向智能体编排的自适应路由与验证器校准反馈
讲座核心内容
本次分享将围绕智能体场景下的在线模型路由展开，介绍团队提出的 ORACLE——一套免训练、即插即用的反馈环路，让自适应路由与自适应验证对齐；再配合派发调度器 DISC，在质量-成本前沿与系统吞吐上同时取得改进。
企业智能体面对的是异构模型池与异构任务流的双重现实。本次分享将介绍 ORACLE 如何从路由、验证与调度三个层面回应这一问题：
路由为什么难：静态决策、固定验证器与关键路径
现有路由策略在请求级给出静态决策，无法在执行过程中修正；验证器反馈环路虽然把路由升级为任务级选择，但固定验证器难以覆盖异构任务负载，验证器又位于环路关键路径，多请求并发时服务质量受损——这三重局限，正是 ORACLE 的出发点。
ORACLE：让自适应路由与自适应验证对齐
ORACLE 是一套并发感知的在线路由机制，也是免训练、即插即用的"反馈环路"——叠加在任何模型选择策略之上即可生效。它先对任务类型分类，再动态分配与任务匹配的验证器，让校准反馈随任务负载自适应变化。
延迟反馈：把验证器挪出派发关键路径
针对并发请求，ORACLE 采用延迟反馈（delayed feedback）策略，让验证结果异步回流路由器，把验证器延迟从派发关键路径上大幅移除。
DISC：路由之后的派发调度器
DISC 在准入时为每个任务预留其峰值 KV 足迹（footprint），并在"少等待的奖励收益"超过"低精度的奖励损失"时，把任务派发到备选后端——用可量化的奖励权衡换系统吞吐。
实测：三个基准上的前沿推进
在 SWE-bench、τ²-bench 与 Terminal-Bench 2.0 上，ORACLE 将质量-成本前沿较 SOTA 路由基线最多推进 7 个百分点；ORACLE + DISC 将吞吐最高提升至 1.8 倍。
你将了解到
企业级智能体部署中，模型路由为什么从"请求级静态决策"走向"任务级反馈环路"
固定验证器为什么在异构任务负载上失效，"任务分类 + 动态分配验证器"如何补上这一课
延迟反馈策略如何把验证器延迟移出派发关键路径，保障并发下的服务质量
DISC 调度器如何用峰值 KV 足迹预留与奖励权衡，把吞吐最高提升至 1.8 倍
对自家 Agent serving 与推理系统的直接启发：一套免训练、即插即用的落地路径
嘉宾简介
Ritik，美国佐治亚理工学院（Georgia Tech）电气与计算机工程（ECE）四年级博士生，师从 Tushar Krishna 教授。研究方向为高效 AI 系统的软硬件协同设计，重点包括 AI 加速器仿真、体系结构设计与设计空间探索；近期工作拓展至 AI 编译器优化与智能体 AI 的系统级优化，包括异构调度与模型路由。2023 年以优异成绩（with distinction）获印度理工学院鲁尔基分校（IIT Roorkee）电子与通信工程学士学位。
适合谁来听？
如果你关注以下方向，这场分享值得参加：
LLM 路由与模型选择（model routing）
Agent serving 与推理系统优化
智能体编排（orchestration）与基础设施
软硬件协同设计与 AI 体系结构
大规模 LLM 部署的质量-成本优化
无论你是推理系统工程师、Agent 平台开发者，还是关注高效 AI 系统的研究者与研究生，都可以从这次分享中了解智能体路由与服务系统的最前线进展。
活动信息
📅讲座时间
2026/11/4（周三）10:00–11:00（GMT+08:00）中国标准时间 - 北京
🎙️分享嘉宾
Ritik 佐治亚理工学院
🔍分享主题
💻会议平台
MS Teams (本次分享为英文分享)
🔗会议号
3866978180369991
项目资源
论文：ORACLE: Agentic AI Orchestrator Routing Via Adaptive Verifier Calibration Feedback
结语
路由不该是一次性决策，而是持续校准的过程。当智能体负载越来越异构、并发越来越高，路由器需要的不只是"选对模型"，还有"配对验证器""避开关键路径""算清等待与精度的账"。ORACLE 与 DISC 给出的正是一条免训练、即插即用的路径：让自适应路由与自适应验证协同，在质量-成本前沿与吞吐上同时向前。本期 ANative TALK，让我们跟随 Ritik 一起，看智能体编排的系统级优化如何落地。
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