連続命令の応答速度向上のための最適化戦略
以下の最適化は、高頻度のコマンドシナリオに使用できる。
- ローカルキャッシュ:: 繰り返しのコマンド（例えば "デスクトップに戻る"）に対してローカル・レスポンス・キャッシュを作成し、頻繁なLLMコールを避ける。
- 一括モード例："open notepad and enter text"（メモ帳を開いてテキストを入力する）はアトミック操作とみなされる。
- リソースのプリロード:: 1.5秒のディレイウィンドウで、次の可能性のあるコンポーネントをプリロードする（例えば、ブラウザオブジェクトを事前に初期化する）。
- LLMセレクション:: 時間のかかる重いモデルの代わりに、より反応の良い軽量モデル（例：Gemini 1.5 Flash）を選択する。
- ネットワーク最適化クラウドLLMを使用する場合は、ネットワークの安定性を確保し、遅延を減らすためにローカル・キャッシュ・プロキシーの使用を検討する。
- システムチューニング不要なバックグラウンドプロセスをシャットダウンし、Pythonインタプリタに高いCPU優先度を割り当てる。
これらの最適化により、「メールボックスを開く→メールを書く→添付ファイルを追加する→送信する」といった複雑なコマンドを入力する場合でも、スムーズに操作できる。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " シーケンシャル・コマンド実行時のWindows-MCPの応答速度を最適化するには？
