Background
LangManus的代理系统(协调者、规划者、监督者等)需高效协作以避免任务阻塞或资源浪费。优化分配效率能显著提升复杂任务的处理速度。
核心内容
- 角色分工调优: 修改代理的Markdown提示词(位于src/prompts/),明确各代理职责边界。例如,限制规划者的策略制定时间。
- 模型分层配置: 在.env中区分任务类型,为简单任务分配BASIC_MODEL(如Qwen-1.8B),复杂任务用REASONING_MODEL(如GPT-4)。
- 监控可视化: 通过内置工作流管理功能观察任务流转,识别瓶颈代理。
- 资源预加载: 对高频工具(如Tavily API)设置缓存,减少研究员代理的等待时间。
Summary points
建议通过实际任务测试代理响应时间,优先优化耗时最长的环节。社区贡献的代理模板也可能提供优化思路。
This answer comes from the articleLangManus: an open source AI automation framework supporting multi-intelligence collaborationThe