主要影响因素：
- LLM响应速度：云端模型（如GPT-4）受网络波动影响更大
- 系统负载：CPU密集型任务会延长动作间隔
- 指令复杂度：’打开记事本’比’整理本月所有Excel文件’执行更快
优化方案：
- Model Selection：本地部署轻量级模型（如Phi-3）可减少50%以上延迟
- 预处理指令：将’点击确定按钮’改为具体坐标（如’click(120,480)’）
- hardware acceleration：禁用不必要的后台进程，优先保障内存资源
实测数据显示：在i5-12400F/32GB内存环境下，使用本地量化模型可将延迟稳定控制在1.2秒内。对于时效性要求高的场景，建议预加载常用操作指令库。
This answer comes from the articleWindows-MCP: Open Source Tool for Lightweight AI Control of Windows SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Windows-MCP的实时交互延迟受哪些因素影响？如何优化？
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