高并发场景性能调优方案
针对实时性要求高的场景（如在线问答），推荐以下优化组合拳：
- 基础设施层：1）选择低延迟LLM（如GPT-3.5 Turbo）2）启用
pip install cogency[fast]精简依赖包 - code layer：1）使用
async for chunk in agent.stream()异步迭代2）设置max_concurrency=参数控制并发度3）对于长响应启用chunk_timeout=0.5分片超时 - 运维层：1）监控
.env中API密钥的速率限制2）通过log_level=DEBUG记录各环节耗时3）对稳定流量实施代理实例池预加载
实测案例显示，采用上述方案后，”天气查询-行程生成”链式调用的端到端延迟可从6s降至1.8s。对于极端高并发场景，建议配合Redis实现工具结果的短期缓存。
This answer comes from the articleCogency: a cognitive architecture tool for building intelligent AI agentsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Cogency在实时流式输出场景下的性能表现？
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