提升连续指令响应速度的优化策略
针对高频率指令场景，可采用以下优化方法:
- 本地缓存: 对重复指令(如”返回桌面”)建立本地响应缓存，避免频繁调用LLM
- 批处理模式: 将多个相关指令合并为单一脚本(如”打开记事本并输入文本”视为一个原子操作)
- 资源预载: 在1.5秒的延迟窗口期预加载下一可能用到的组件(如提前初始化浏览器对象)
- LLM选型: 选用响应速度更快的轻量模型(如Gemini 1.5 Flash)，替代耗时的重型模型
- network optimization: 若使用云端LLM，确保网络稳定，考虑使用本地缓存代理减少延迟
- 系统调优: 关闭不必要的后台进程，为Python解释器分配更高CPU优先级
通过这些优化，即使在连续输入”打开邮箱→写邮件→添加附件→发送”等复杂指令流时，也能保持流畅体验。
This answer comes from the articleWindows-MCP: Open Source Tool for Lightweight AI Control of Windows SystemsThe
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