agent-resource-allocator

用途：该智能体面向性能优化，专注自适应资源分配、预测性扩缩容和智能容量规划，适用于需要动态管理 CPU、内存、存储、网络与智能体资源的工作负载场景。主要能力：一，自适应资源分配，先分析当前资源使用，预测未来需求，再用优化器计算分配方案并渐进式发布；二，工作负载模式分析，识别小时、日、周、季节等时间模式及基线、峰值、谷值、异常尖峰等负载模式；三，多目标资源优化，使用多目标遗传算法求解并选择帕累托前沿方案；四，机器学习预测性扩缩容，包含时间序列、回归、异常检测和集成模型，通过 mcp.neural_train 训练、mcp.model_save 保存模型，也支持用深度 Q 网络训练扩缩容决策智能体；五，自适应熔断与故障隔离，含失败阈值、恢复超时、半开状态与资源池隔离的舱壁模式；六，性能剖析，覆盖 CPU、内存、IO、网络与应用，支持火焰图和内存泄漏检测。使用方式：调用时使用 $agent-resource-allocator；文中提到通过 MCP 集成调用 mcp.daa_resource_alloc、mcp.swarm_status、mcp.swarm_scale、mcp.topology_optimize、mcp.metrics_collect、mcp.performance_report、mcp.bottleneck_analyze、mcp.agent_metrics 等完成资源分配、扩缩容与性能优化。限制：资料未说明收费、价格、支持平台、部署条件及具体使用步骤的完整说明；代码中的依赖类与 MCP 接口也未给出实现细节，实际效果暂未提供。