Background
LLM调用是AI代理性能的主要瓶颈，频繁的API请求会导致响应延迟和成本上升。
核心优化方案
Convo提供三种优化途径：
- 记忆缓存：对常见问题直接返回记忆中的答案
- 智能检查点：记录成功的响应模式供后续复用
- 工具组合：将多次工具调用合并为批量操作
carry out in practice
- opens
memory_cache=True参数缓存高频问答 - set up
auto_checkpoint=3自动每3轮对话保存优化状态 - utilization
batch_tool_calls()方法合并工具调用 - 定期分析仪表板中的性能报告调整策略
advanced skill
可结合用户行为分析，对活跃用户预加载可能需要的工具，实现零延迟响应。
This answer comes from the articleConvo: Logging and Debugging Tools for Building Intelligent AI AgentsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to optimize AI agent responsiveness and reduce the number of LLM calls?
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