ai-agent 响应速度优化 ai-agent 响应速度优化模型加载逻辑在用户操作空闲时就去预热模型不要等到用户首次输入后再去加载模型模型预热内部优化看下在模型预热的内部逻辑有没有可以优化的地方例如是否可以复用testClone的测试模型而不销毁或是用其他方式替代测试模型进行模型测试topk值调整在确保输出质量的前提下调整topk值以此减小模型计算量systemprompt优化通过保证系统提示此语义完全不变的情况下通过及结构化等方式减小系统提示词体积schema优化数据结构能平铺尽量平铺减小模型对schema编排的计算量架构优化root 返回多个 agent 时classifier 分类可以 并行 执行。多个 clone 可以同时 prompt()提升效率对无依赖的worker子图并行执行promise.all对历史轮次进行压缩以保证处于最佳上下文长度环境下输出提升输出效率分类结果缓存对于非常近似的提问可以不走模型直接走缓存进行回答大大提升输出效率