优化Agent实验：解决GPU忙等与Token浪费
在使用 Claude Code 等 AI Agent 进行模型实验时，开发者常面临以下痛点：一是“忙等待”，Agent 通过前台轮询 GPU 和日志来监督实验，导致大量重复 Toolcall 造成上下文污染与高价值 Token 的严重浪费；二是“早退出”，Agent 往往在实验运行初期确认正常后便停止监督，无法在实验结束时自动分析结果；三是“无协作”，多 Session 共享 GPU 时易发生冲突或因资源不足而中断。针对这些痛点，引入类似 Slurm 的智能调度系统成为潜在解法。通过调度机制，可以避免 Agent 进行无意义的轮询，实现实验结束后的自动唤醒与结果分析，从而大幅提升 GPU 利用率，减少 Token 消耗，并实现多 Agent 任务的有序协作。这对于需要频繁跑实验的 AI 开发者具有重要的实操参考价值。