智能体延迟优化方案
解决函数调用延迟需要系统级的优化方法：
- 基础设施优化：
- 使用vLLM的持续批处理功能：
vllm serve --enforce-eager --max-num-seqs=128 - 部署时启用Triton推理服务器加速
- 对高频工具注册本地缓存（如SQLite存储API响应）
- 使用vLLM的持续批处理功能：
- 调用策略优化：
- 预加载常用工具描述：
model.register_tool('weather_api', schema=weather_schema, cache=True) - 设置超时fallback机制：当工具响应超时2秒自动切换至模型估算
- 批量处理并行请求：使用
asyncio.gather合并多个工具调用
- 预加载常用工具描述：
- 架构设计优化：
- 简单工具用
non-thinking模式快速响应 - 复杂流程采用
thinking+cot模式分步执行 - 对时间敏感任务启用流式输出：
for chunk in model.stream_chat(tokenizer, '实时股票分析'): print(chunk)
- 简单工具用
经测试，上述方法可使电商客服机器人的平均响应时间从3.2秒降至0.8秒，其中工具调用延迟降低76%。推荐配合Prometheus监控各环节耗时。
本答案来源于文章《GLM-4.5：开源多模态大模型支持智能推理与代码生成》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 在智能体开发中如何克服GLM-4-5函数调用的延迟问题？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil