并行工作流与模型选择策略
Fast-Agent提供以下效率优化方案：
- 并行执行模式：使用@fast.parallel装饰器实现任务分流，如多语言翻译可同步执行
- 模型分级调用：根据任务复杂度选择模型（如o3-mini.low处理简单分类，sonnet处理复杂推理）
- MCP服务器负载均衡：在fastagent.config.yaml配置多个终端点实现自动分流
实战操作示例
- 定义并行工作流：
@fast.parallel(name="translate", fan_out=["translate_fr", "translate_de"]) - 运行时指定轻量级模型：
uv run agent.py --model=o3-mini.low - 监控执行时长添加–verbose参数分析瓶颈
beabsichtigte Wirkung
实测显示并行模式可使耗时降低40-60%，合理选择模型可减少30%计算资源消耗
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFast-Agent: Deklarative Grammatik und MCP-Integration für den schnellen Aufbau von Multi-Intelligent Body WorkflowsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化多智能体工作流的执行效率？
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