解决AKS服务在空闲时间后响应变慢的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 使用自动缩放功能：AKS提供了自动缩放功能，可以根据负载情况自动增加或减少节点数量。可以配置自动缩放规则，当负载低于一定阈值时，自动缩减节点数量，以减少空闲时间引起的响应变慢问题。

以下是一个使用Kubernetes的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）自动缩放的代码示例：

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 2
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 50

2. 使用预热机制：可以在服务启动时，预先加载一些资源或执行一些操作，以减少空闲时间后的响应变慢问题。例如，在应用程序启动时，可以加载一些常用的数据到缓存中，以减少后续请求的响应时间。

以下是一个使用预热机制的示例代码：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.before_first_request
def preload_resources():
    # 预热资源加载代码
    pass

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

3. 使用Keep Alive机制：在应用程序的网络请求中启用Keep Alive机制，可以在空闲时间后维持与客户端的连接，减少重新建立连接的开销，从而提高响应速度。

以下是一个使用Keep Alive机制的示例代码：

import requests

session = requests.Session()
session.keep_alive = False

response = session.get('http://example.com')

通过采用上述的解决方法，可以有效地减少AKS服务在空闲时间后响应变慢的问题，并提高服务的性能和响应速度。