パフォーマンス・チューニングのヒント
リソースに制約のある環境でのソリューション：
- コンポーネントの合理化: 必要なツールだけをロードする (例: demo.pyでオンデマンドでtime/file/mathツールをロードする)
- 非同期最適化(Linuxならエポール、Windowsならプロクターがおすすめ)
- キャッシング戦略HttpLLM のレスポンスキャッシュを有効にする (cache_ttl パラメータを追加)
- ハードウェア適応メモリを節約するためにビジュアルデバッグを無効にする（起動時にdebug=Falseに設定する）。
エッジコンピューティングシナリオの例：Raspberry Piに展開する場合、軽量モデル（Phi-3など）を優先し、トポロジーの可視化をオフにし、セマフォを2以下に制御しても、スマートホーム制御シナリオは安定して実行できる。
この答えは記事から得たものである。OxyGent: インテリジェントシステムを迅速に構築するためのPythonオープンソースフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 限られた演算条件下でオキシジェントの演算効率を最適化するには？
