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如何优化Windows-MCP在执行连续指令时的响应速度？

2025-08-23

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提升连续指令响应速度的优化策略

针对高频率指令场景，可采用以下优化方法:

本地缓存: 对重复指令(如”返回桌面”)建立本地响应缓存，避免频繁调用LLM
批处理模式: 将多个相关指令合并为单一脚本(如”打开记事本并输入文本”视为一个原子操作)
资源预载: 在1.5秒的延迟窗口期预加载下一可能用到的组件(如提前初始化浏览器对象)
LLM选型: 选用响应速度更快的轻量模型(如Gemini 1.5 Flash)，替代耗时的重型模型
ネットワーク最適化: 若使用云端LLM，确保网络稳定，考虑使用本地缓存代理减少延迟
系统调优: 关闭不必要的后台进程，为Python解释器分配更高CPU优先级

通过这些优化，即使在连续输入”打开邮箱→写邮件→添加附件→发送”等复杂指令流时，也能保持流畅体验。

この答えは記事から得たものである。Windows-MCP: Windowsシステムの軽量AI制御のためのオープンソースツールについて

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