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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:通过--module参数分模块处理,如agent-wiz extract --framework autogen --module agent_chat
  • 缓存机制:首次解析后保存JSON中间结果,后续可视化直接调用
  • 批量处理: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

性能调优: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%。

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