Hintergrund
LLM-Aufrufe sind ein großer Engpass für die Leistung von KI-Agenten, da häufige API-Anfragen zu Antwortlatenz und Kosten führen.
Programm zur Kernoptimierung
Convo bietet drei Optimierungswege:
- Cache-SpeicherRückkehr zum Speicher für Antworten auf häufig gestellte Fragen.
- Intelligente KontrollpunkteAufzeichnung erfolgreicher Reaktionsmuster zur späteren Wiederverwendung
- WerkzeugsatzKombinieren Sie mehrere Werkzeugaufrufe zu einem Stapelvorgang.
praktisch
- öffnet
memory_cache=TrueParameter Cache Hochfrequenz Q&A - aufstellen
auto_checkpoint=3Automatisches Speichern des optimierten Zustands alle 3 Dialogrunden - ausnutzen
batch_tool_calls()Aufruf des Werkzeugs zur Methodenzusammenführung - Regelmäßige Analyse der Leistungsberichte im Dashboard zur Anpassung der Strategie
fortgeschrittene Fähigkeit
Dies kann mit der Analyse des Nutzerverhaltens kombiniert werden, um Tools vorzuladen, die für aktive Nutzer erforderlich sind, und so eine latenzfreie Reaktion zu ermöglichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelConvo: Logging- und Debugging-Tools für den Aufbau intelligenter KI-AgentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Reaktionsfähigkeit von KI-Agenten optimieren und die Anzahl der Anrufe von LLM reduzieren?
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