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随着大模型时代的到来，AI 基础设施（AI Infra）正在经历深刻的变革。面对日益复杂的计算需求，传统上与单一计算范式深度耦合的调度系统已难以应对全局性挑战。本文结合开源社区的演进趋势与工业界的超大规模落地实践，深入探讨 Ray 的技术定位与核心设计逻辑，并阐述它如何与 Kubernetes（以下简称 K8s）进行协同设计（co-design），共同构建大模型时代 AI Workload 调度的通用范式。
AI 已经让很多人成为”超级个体”，但一件完整工作并没有因此自动变快。AI 帮我写完了需求草稿、帮我定位了 Bug、帮我生成了一批用例、帮我整理了一份配置——AI 让每个人都成为了"超级个体"，却依然需要由“人”来作为主导推动。一件完整的工作仍要靠人一步步看、一步步转、一步步推：需求等人评审，Bug 等人接手，上下文在一次次转述里丢失。我们意识到，真正的瓶颈不在"每个人会不会用 AI"，而在“没有为 AI 的模式去设计一套新的工作方式”。这次基于 Multica，我们搭出了这支 AI 协作军团的雏形——这是我们对"组织级 Loop Engineering” 的一次思考实践。
本文提到的意识指 QoderWork 内的意识功能，包括但不限于长短期记忆、用户画像、工作手册等，但本最佳实践适用于任何市面主流的 Agent 。
