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::
- 使用vLLM的持续批处理功能:
vllm serve --enforce-eager --max-num-seqs=128
- 部署时启用Triton推理服务器加速
- 对高频工具注册本地缓存(如SQLite存储API响应)
- 使用vLLM的持续批处理功能:
- 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
- 预加载常用工具描述:
- 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)
- 简单工具用
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。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGLM-4.5: Open Source Multimodale Großmodelle zur Unterstützung intelligenter Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie