程序化調校

深度分析

PerfEvolve：以敏感度降維與拓樸發現程序化 PostgreSQL 調校並驅動 LLM 代理決策

系統文件常把專家結論寫成靜態建議，卻未記錄專家如何思考與量測，導致建議隨硬體、工作負載與版本演進而失效。PerfEvolve 提出把專家調校方法轉為可執行的程序化技能：先離線做敏感度降維與參數拓樸發現，再把結果生成步驟化文件，讓基於大型語言模型的代理在部署端執行有針對性的剖析與聯合優化。