efficiency bottleneck
顺序处理上千个任务时，90%的时间浪费在I/O等待上，CPU利用率往往不足20%。
并行化方案
- task segmentation：使用Mini AI Agents同时处理不同数据分块
- 动态调度：通过autogen参数自动扩展/收缩智能体数量
- Resource Monitoring：内置的performance仪表盘实时显示负载情况
- 失败重试：配置智能体断点续跑功能
Implementation steps
- 将大任务拆分为独立子任务队列
- 初始化AgentPool而非单个Agent
- 设置max_concurrency控制最大并行度
- 使用回调函数收集结果
场景建议
特别适合：批量文档处理、大规模数据清洗、跨地区内容本地化等场景，实测可提升3-8倍处理速度。
This answer comes from the articlePraisonAI: A Low-Code Multi-Intelligent Body Framework to Simplify Automation Solutions for Complex TasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样通过PraisonAI的异步处理功能优化大批量任务的执行效率？
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