⚡ AI Agent 冷启动优化

// 传统方式：加载整个7B模型
model = load_model("llama-7b")  // 耗时25秒

// LP方式：按需加载
model = load_model_with_lp("llama-7b", layers=[0, 1, 2])
// 只需要前3层，耗时2秒
// 后续层按需异步加载

// 传统：从磁盘读取模型到内存
model_bytes = read_from_disk("model.pt")  // 慢！

// FUSE：文件和内存零拷贝
model_memory = mmap_fuse("model.pt")
// 直接访问内存映射，不需要"读取"过程

// 第一次：预热并保存检查点
model = load_model("llama-7b")
warm_up(model, examples)
save_checkpoint(model, "warm-checkpoint.ckpt")  // 保存GPU内存快照

// 之后每次：直接恢复检查点
restore_checkpoint(model, "warm-checkpoint.ckpt")
// 毫秒级恢复！不需要重新加载模型

// CUDA-checkpoint 的魔法
1. 首次推理时：
   - 记录所有CUDA kernel的状态
   - 保存GPU寄存器状态
   - 保存显存分配状态

2. 后续推理：
   - 直接从检查点恢复GPU状态
   - 跳过驱动初始化
   - 跳过CUDA上下文创建
   
// 结果：冷启动从 30s → 0.8s

# 在OpenClaw中配置冷启动优化
{
  "agent": {
    "model": "gpt-4o",
    "cold_start": {
      "strategy": "checkpoint_restore",
      "warm_pool_size": 2,    // 保持2个预热的Agent实例
      "checkpoint_path": "/var/openclaw/checkpoints/",
      "max_cold_start_ms": 1000
    }
  }
}

# OpenClaw + Modal 冷启动优化配置
from modal import App, Image, asgi_app

app = App("openclaw-agent")

@app.cls(gpu="A100", 
         container_idle_timeout=300,  # 5分钟不活动才销毁
         enable_checkpoint=True)      # 启用检查点
class OpenClawAgent:
    def __init__(self):
        # 首次加载时会保存检查点
        self.agent = load_openclaw_agent()
    
    @app.function()
    async def process_request(self, request):
        # 后续调用直接恢复检查点，毫秒级响应
        return await self.agent.run(request)

# 定时任务：保持Agent池预热
# 利用OpenClaw的cron能力

# cron: 每5分钟预热一次Agent池
def warm_agent_pool():
    agents = ["code-reviewer", "security-scanner", "content-writer"]
    for agent_name in agents:
        # 发送空的心跳请求，保持实例预热
        sessions_spawn(agent_name, "ping")
        log(f"Agent {agent_name} 保持预热状态")
    
    # 更新冷启动统计
    update_metrics("warm_pool", {"status": "healthy", "count": len(agents)})