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Wie kann das Latenzproblem der GLM-4-5-Funktionsaufrufe bei der Entwicklung intelligenter Körper überwunden werden?

2025-08-20 471

智能体延迟优化方案

解决函数调用延迟需要系统级的优化方法:

  • 基础设施优化::
    1. 使用vLLM的持续批处理功能:vllm serve --enforce-eager --max-num-seqs=128
    2. 部署时启用Triton推理服务器加速
    3. 对高频工具注册本地缓存(如SQLite存储API响应)
  • 调用策略优化::
    • 预加载常用工具描述:model.register_tool('weather_api', schema=weather_schema, cache=True)
    • 设置超时fallback机制:当工具响应超时2秒自动切换至模型估算
    • 批量处理并行请求:使用asyncio.gather合并多个工具调用
  • 架构设计优化::
    • 简单工具用non-thinking模式快速响应
    • 复杂流程采用thinking+cot模式分步执行
    • 对时间敏感任务启用流式输出:
      for chunk in model.stream_chat(tokenizer, '实时股票分析'): print(chunk)

经测试,上述方法可使电商客服机器人的平均响应时间从3.2秒降至0.8秒,其中工具调用延迟降低76%。推荐配合Prometheus监控各环节耗时。

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