大規模処理のための技術プログラム
コードを多用するプロジェクトでは、以下の最適化戦略を推奨する：
- インクリメンタル分析スルー
--moduleパラメータは、次のようなモジュールで扱われる。agent-wiz extract --framework autogen --module agent_chat - キャッシングメカニズム最初のパースの後、JSONの中間結果を保存します。
- バッチファイルを組み合わせたシェルスクリプトを書く。
findコマンドはプロジェクト・ディレクトリを走査する、典型的なパターンである：for dir in $(find ./projects -type d); do
agent-wiz extract --dir $dir --output ${dir}_wf.json
done
パフォーマンス・チューニングコード行数が10,000行を超えるプロジェクトでは、次のようにインストールすることをお勧めします。pyastgrepAST解析速度の向上、メモリ不足時の追加--chunk-size=500チャンキング。公式テストでは、このソリューションによりLangGraphプロジェクトの解析時間が731 TP3T短縮されました。
この答えは記事から得たものである。Agent-Wiz：AIインテリジェンシアのワークフローとセキュリティリスクの分析について
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