DocAgent采用以下机制处理大型代码库：
- 层次化处理策略：优先分析依赖较少的基础模块，逐步构建完整上下文，避免一次性加载全部代码
- Intelligent Tasking：多智能体系统自动拆分代码库为逻辑单元并行处理
- 增量生成：支持分模块运行，允许中途暂停和继续
Performance Optimization Recommendations::
- 模块化处理：对超大型项目，按功能模块分批生成文档
- Hardware configuration：使用本地LLM时确保：
- GPU内存≥16GB（针对7B参数模型）
- SSD存储加速文件读取
- parameter tuning: in
agent_config.yaml中调整：- diminish
max_tokens控制文档长度 - lower
temperature值减少随机性
- diminish
- Cache Utilization：重复运行时会自动跳过已处理的文件
对于超过10万行代码的项目，建议在非高峰期运行，并通过Web界面实时监控资源占用情况。
This answer comes from the articleDocAgent: A Smart Tool for Automating Python Code DocumentationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " DocAgent如何处理大型代码库的文档生成？有哪些性能优化建议？
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