Estratégias de otimização para melhorar a velocidade de resposta de instruções contínuas
As otimizações a seguir podem ser usadas para cenários de comando de alta frequência.
- cache local:: criar um cache de resposta local para comandos repetitivos (por exemplo, "retornar à área de trabalho") para evitar chamadas frequentes ao LLM
- modo de loteCombinação de vários comandos relacionados em um único script (por exemplo, "abrir o bloco de notas e digitar o texto" é considerado uma operação atômica).
- pré-carregamento de recursos: pré-carrega o próximo componente possível (por exemplo, inicializa o objeto do navegador antecipadamente) em uma janela de atraso de 1,5 segundo.
- Seleção do LLMSeleção de modelos leves mais ágeis (por exemplo, Gemini 1.5 Flash) para substituir modelos pesados que consomem muito tempo
- otimização da redeSe estiver usando o LLM em nuvem, garanta a estabilidade da rede e considere o uso de proxy de cache local para reduzir a latência
- ajuste do sistema: encerra processos em segundo plano desnecessários e atribui maior prioridade de CPU ao interpretador Python
Com essas otimizações, a experiência é tranquila, mesmo ao digitar um fluxo complexo de comandos, como "abrir caixa de correio→escrever e-mail→adicionar anexo→enviar".
Essa resposta foi extraída do artigoWindows-MCP: ferramenta de código aberto para controle leve de IA de sistemas WindowsO
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