分层任务网络 (HTN)

分层任务网络（Layered Task Network）并非传统软件分层架构的简单映射，而是专为大模型推理场景重构的分布式计算范式。它借鉴自经典分层架构思想，但针对大模型高并发、多模态输入及长尾延迟痛点，将任务细粒度拆解为感知层（数据预处理与特征提取）、决策层（模型推理与策略生成）及执行层（动作反馈与结果落地）。其核心在于打破单体模型推理的瓶颈，通过逻辑分层实现计算资源的弹性调度与故障隔离，是现代大模型工程化落地的关键架构支撑。

在现代计算架构中，分层任务网络扮演着连接大模型算法能力与物理算力资源的桥梁角色。它解决了大模型在云边端协同场景下资源分配不均、推理延迟不可控的难题。该架构通过标准化的任务接口定义，使得不同厂商的推理引擎、硬件加速器（如GPU/NPU）能够无缝接入统一的任务网络。其生态地位体现在支撑了从云端训练到边缘推理的全链路闭环，是构建高可用、可扩展的大模型应用系统的基础设施，特别适用于需要实时响应的智能体（Agent）系统。