Optimierungsstrategien zur Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit von kontinuierlichen Anweisungen
Die folgenden Optimierungen können für Hochfrequenz-Befehlsszenarien verwendet werden.
- lokaler Cache:: Erstellen eines lokalen Antwort-Caches für sich wiederholende Befehle (z.B. "zurück zum Desktop"), um häufige LLM-Aufrufe zu vermeiden
- Batch-Modus:: Kombinieren Sie mehrere zusammenhängende Anweisungen in einem einzigen Skript (z. B. "Öffnen Sie den Notizblock und geben Sie Text ein" wird als eine atomare Operation betrachtet)
- Vorladen von Ressourcen:: Vorladen der nächstmöglichen Komponente (z. B. Initialisierung des Browser-Objekts im Voraus) in einem Verzögerungsfenster von 1,5 Sekunden.
- LLM-Auswahl:: Auswahl reaktionsschneller leichter Modelle (z. B. Gemini 1.5 Flash) als Ersatz für zeitaufwändige schwere Modelle
- NetzoptimierungWenn Sie LLM in der Cloud verwenden, stellen Sie die Netzwerkstabilität sicher und erwägen Sie die Verwendung eines lokalen Caching-Proxys, um die Latenz zu verringern.
- Systemabstimmung: unnötige Hintergrundprozesse abschalten und dem Python-Interpreter eine höhere CPU-Priorität zuweisen
Dank dieser Optimierungen ist die Bedienung auch bei der Eingabe komplexer Befehle wie "Postfach öffnen→E-Mail schreiben→Anhang hinzufügen→Senden" reibungslos.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWindows-MCP: Open-Source-Tool für leichtgewichtige KI-Kontrolle von Windows-SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Reaktionsgeschwindigkeit von Windows-MCP bei der Ausführung sequenzieller Befehle optimieren?
