Programas técnicos para tratamento em larga escala
As seguintes estratégias de otimização são recomendadas para projetos com muito código:
- Análise incremental: através de
--moduleOs parâmetros são tratados em módulos, comoagent-wiz extract --framework autogen --module agent_chat - mecanismo de cacheSalvar o resultado intermediário JSON após a primeira análise; a visualização subsequente é chamada diretamente
- arquivo de loteEscreva scripts de shell que combinem
findpercorre o diretório do projeto, padrão típico:for dir in $(find ./projects -type d); do
agent-wiz extract --dir $dir --output ${dir}_wf.json
done
Ajuste de desempenhoPara projetos com mais de 10.000 linhas de código, é recomendável instalar opyastgrepMelhorar a velocidade de análise do AST; adicionar quando a memória estiver baixa--chunk-size=500Chunking. Testes oficiais mostram que essa solução reduz o tempo de análise dos projetos LangGraph em 731 TP3T.
Essa resposta foi extraída do artigoAgent-Wiz: analisando fluxos de trabalho e riscos de segurança da AI IntelligentsiaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da análise para grandes projetos de inteligências de IA?
