效率瓶颈分析
数据处理任务常受限于：
1. 单节点处理速度
2. 任务依赖关系管理
3. 错误重试机制
优化方案
- 智能体并行化配置：
config = Config( max_parallel_agents=8, # 根据CPU核心数调整 task_timeout=3600 ) - 数据分片策略：
- 按文件大小分片（每智能体处理200MB）
- 按时间范围分片（适合时序数据）
- 按哈希值分片（确保数据均匀分布）
- 状态持久化方案：
- 配置Redis作为状态存储后端
- 使用
@checkpoint装饰器关键步骤 - 通过
plan.get_state().resume()实现断点续传
典型ETL工作流示例
task = """
1. 从S3读取CSV（分片处理）
2. 清洗：去重/填充缺失值
3. 转换：计算衍生字段
4. 写入Snowflake（批次提交）
"""
# 添加错误重试逻辑
config = Config(
retry_policy=ExponentialBackoff(max_retries=3)
)本答案来源于文章《Portia AI：构建智能自动化工作流的Python工具包》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化Portia AI工作流以改善数据处理任务的执行效率？
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