提升运行效率的四维优化方案
针对大型代码库场景,SE-Agent提供以下优化策略:
- 轨迹压缩技术:启用轨迹系统的压缩功能(默认开启),可减少80%的存储占用。在config中设置trajectory.compression_level调整压缩强度(1-5级)。
- 一括モード:对于SWE-bench等标准化测试集,使用run-batch命令并行处理多个问题实例,通过–instances.slice参数控制批次大小。
- 模型分级调用:在operator配置中实施「小问题用小模型」策略,例如对语法检查类简单任务可指定轻量级模型。
- キャッシングメカニズム:利用轨迹系统积累的历史方案库,对重复出现的问题模式直接调用缓存结果。
实测数据显示,采用分级调用策略后API调用成本平均降低37%,而开启轨迹压缩后磁盘I/O时间减少63%。
この答えは記事から得たものである。SE-Agent:自己最適化AI知能のためのフレームワークについて