提升AgentGPT任务执行效能的实践方法
AgentGPT的智能体在执行复杂任务时可能出现响应延迟或步骤冗余，通过以下策略可显著改善性能：
- 目标分解优化：将大目标拆分为3-5个原子级子任务（例如”收集Nike财务数据”比”研究Nike公司”更明确），避免智能体生成过多中间步骤
- API组合策略：同时配置Serper API和OpenAI API，让网络搜索与信息处理并行工作，减少等待时间
- 硬件资源分配：本地部署时在docker-compose.yml中调整资源限制，建议至少分配4GB内存给服务容器
- Model Selection：在.env文件中将OPENAI_MODEL设置为gpt-4-1106-preview等新版模型，平衡速度与精度
- caching mechanism：对重复性任务启用Langchain的Memory功能，减少相同查询的重复计算
进阶技巧：开发模式下可修改src/agents/planning/processors.py中的任务优先级算法，为时间敏感型任务添加权重系数。
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