DRA（动态资源分配）在高级设备管理方面的局限性。与会者还探讨了AI智能体对开源社区的影响：智能体现在既能帮助处理繁琐的PR任务，也会涌入大量低质量提交，迫使维护者手动筛选。莫子峰描述了通过工作/学校邮箱验证的“仅限人类”过滤策略。展望未来，杨守仁预测AI将逐步接管基础设施运维，让工程师专注于更高层次的SLA、SLO和成本设计，但开源项目必须通过全面测试来维持质量信任。莫子峰补充道，平台型软件仍将不可或缺，因为即使强大的智能体也离不开生态系统的集体优化，而“马太效应”将使使用集中在vLLM等维护良好的项目上。讨论最后，与会者就处理不支持的硬件算子给出了实用建议：寻求厂商支持、卸载至CPU，或利用智能体进行迭代性能分析，不过极端情况下的bug仍难以捕捉。