多代理性能优化方案
针对复杂任务中代理间协作效率问题，Sim Studio提供两种解决方案：
- 本地模型专线部署：通过Docker的
--profile local-gpu参数启动服务，配合Ollama运行轻量化模型(如Llama 3-8B)，减少网络延迟 - 内存共享设计：在工作流编辑器中设置”全局变量”节点，使各代理可读写公共记忆空间，避免重复查询数据库
- 批处理模式：对非实时任务，使用”批量输入”功能同时处理多个请求，结合条件节点实现动态负载均衡
与AutoGen的纯聊天式交互不同，Sim Studio支持混合模式：关键路径采用同步调用保证时效，次要任务通过事件队列异步处理。硬件不足时可启用--profile local-cpu参数降级运行。
This answer comes from the articleSim Studio: open source workflow builder for AI agentsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化多代理协作效率并解决异步通信延迟问题？
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