怎样优化大型AI智能体项目的分析效率？

2025-08-25

1.2 K

规模化处理的技术方案

针对代码量大的项目，推荐以下优化策略：

增量分析: através de--module参数分模块处理，如agent-wiz extract --framework autogen --module agent_chat
mecanismo de cache：首次解析后保存JSON中间结果，后续可视化直接调用
arquivo de lote：编写Shell脚本结合find命令遍历项目目录，典型模式：
for dir in $(find ./projects -type d); do agent-wiz extract --dir $dir --output ${dir}_wf.json done

Ajuste de desempenho：对于超过1万行代码的项目，建议安装pyastgrep提升AST解析速度；内存不足时可添加--chunk-size=500分块处理。官方测试显示该方案可使LangGraph项目的分析耗时降低73%。