ワークフローの実行効率は、以下の3つの側面から改善することができる：
- モデルの選択同じ精度でより少ないパラメータを持つモデル（例えばバージョン7B）が優先される。
ollama listロードされたモデルを見る - ワークフロー設計タスク分割のための "branching "モジュールを使用して、シリアル・ノードを並列実行に変更する。
- キャッシングメカニズムHFのクエリ結果をキャッシュするために、DatabaseノードのTTLパラメータを設定します。
リアルタイムモニタリング」パネルを使用して、デプロイ後の各ノードの時間消費を観察し、ボトルネックノードのハードウェア構成をアップグレードすることをお勧めします（例えば、LLMノードにGPUメモリをより多く割り当てます）。クラウドにデプロイする場合は、地理的に近いリージョンを選択し、ネットワークのレイテンシーを低減します。
この答えは記事から得たものである。シム：AIエージェントワークフローの迅速な構築と展開のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIエージェントのワークフローの応答性を最適化するには？
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