高并发场景性能调优方案
针对实时性要求高的场景(如在线问答),推荐以下优化组合拳:
- 基础设施层:1)选择低延迟LLM(如GPT-3.5 Turbo)2)启用
pip install cogency[fast]
精简依赖包 - 代码层:1)使用
async for chunk in agent.stream()
异步迭代2)设置max_concurrency=
参数控制并发度3)对于长响应启用chunk_timeout=0.5
分片超时 - 运维层:1)监控
.env
中API密钥的速率限制2)通过log_level=DEBUG
记录各环节耗时3)对稳定流量实施代理实例池预加载
实测案例显示,采用上述方案后,”天气查询-行程生成”链式调用的端到端延迟可从6s降至1.8s。对于极端高并发场景,建议配合Redis实现工具结果的短期缓存。
本答案来源于文章《Cogency:构建智能AI代理的认知架构工具》