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怎样优化多智能体工作流的执行效率？

2025-08-30
AI答疑
1.6 K

并行工作流与模型选择策略

Fast-Agent提供以下效率优化方案：

  • 并行执行模式：使用@fast.parallel装饰器实现任务分流，如多语言翻译可同步执行
  • 模型分级调用：根据任务复杂度选择模型（如o3-mini.low处理简单分类，sonnet处理复杂推理）
  • MCP服务器负载均衡：在fastagent.config.yaml配置多个终端点实现自动分流

实战操作示例

  1. 定义并行工作流：
    @fast.parallel(name="translate", fan_out=["translate_fr", "translate_de"])
  2. 运行时指定轻量级模型：
    uv run agent.py --model=o3-mini.low
  3. 监控执行时长添加–verbose参数分析瓶颈

预期效果

实测显示并行模式可使耗时降低40-60%，合理选择模型可减少30%计算资源消耗

本答案来源于文章《Fast-Agent：声明式语法和MCP集成快速构建多智能体工作流》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化多智能体工作流的执行效率？
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