【智能体开发】怎样提升AI智能体的运行速度？
我们在开发AI智能体时，通常会先花时间让智能体（Agent）能够正常运行，但接着我们会注意力到速度和成本面临挑战，大模型的调用次数越多，程序运行越慢，用户等待时间越长，Token消耗越多。我们如何提升智能体执行速度并降低运行成本呢？
以下是实际开发中经常采取的几种做法：
- 找出延迟的来源
- 改变用户体验，以降低“感知到的”延迟
- 减少 LLM 调用次数
- 加快 LLM 调用速度
- 并行进行 LLM 调用
1.识别延迟的来源
这是很朴素的逻辑，问题的第一步是如何识别性能瓶颈。减少延迟的方法完全取决于你具体的瓶颈是什么？延迟是来自一次耗时很长的 LLM 调用？还是来自多次较短的调用累积起来的结果？在尝试加速之前，你需要先诊断清楚这些问题。
你可以借助一些工具（如LangSmith或自建埋点监控系统）。监控能为你提供智能体每次交互的完整可视化。你可以跟踪代理每一步的延迟，方便你轻松识别哪些步骤对整体延迟的影响最大。
2.通过改变交互来减少“感知到的”延迟
有时候，减少延迟的最简单方式……其实并不是减少延迟本身。
虽然这听起来可能有点反直觉，但如果我们思考一下降低延迟为什么重要，通常是因为人们担心，如果智能体运行得太慢，用户就不愿意继续使用。这种情况下，往往可以通过更新智能体的用户体验来解决。目前主要通过以下两种方式来做到这一点：
流式返回结果
流式输出在大多数 LLM 应用中已经非常常见，这是目前主流的做法。它能够向用户传达LLM 正在工作，展示中间状态或者部分中间结果，降低用户等待的焦虑感从而降低用户离开页面的可能性。
除了流式传输最终的响应 token，你还可以流式传输更多内容，例如：代理正在执行的计划步骤、检索到的结果、甚至推理过程中的“思考 token”。Perplexity 在他们的搜索界面中就在这方面做得非常好。他们发现，仅仅通过在 UI 中展示这些中间步骤，就能显著提升用户满意度——即使总的完成时间没有任何缩短。在后台运行代理
让代理在后台运行。比如我的邮件助手，我根本不需要知道它处理一封邮件具体花了多少时间，因为它是由事件（收到邮件）触发的，只有在卡住时我才会收到通知。通过这种方式，我把延迟完全隐藏在用户之外，让代理在后台静默地工作。
3.减少 LLM 调用次数
在用户交互过程中，并不是所有事情都必须通过 LLM 调用来完成。如果你能用其他方式来实现，而不必调用LLM，那就更好！目前我们看到的许多智能体（Agent）都是由 LLM 调用和代码组合而成的，即“代码 + LLM 调用”的混合方式。
我们常看到的一个发展路径是：“单次 LLM 调用” → “ReAct Agent” → “多代理（Multi Agent）” 。
从简单开始，人们一开始通常从单次 LLM 调用做起，但很快会遇到一些限制，于是升级为一个智能体。这种方式一开始运作还不错，但当他们想给代理增加更多工具时，就会发现单个代理能支持的工具数量有限。接着就会尝试使用“多Agent”架构，比如通过一个主管Agent（supervisor）或集群（swarm）架构来协调多个智能体。
但问题在于，这些架构会产生大量的 LLM 调用，而且在不同代理之间的通信效率并不高。这其实是设计使然——它们是通用架构，因此不会针对你的特定场景进行优化。
没有银弹，通用的框架不能在所有业务场景下都高效运行，我们需要针对特定的业务做调整，最好的的方式允许你精确指定各个Agent之间的通信方式（或者明确什么时候只需要一次 LLM 调用）。在很多情况下，这可以显著减少 LLM 调用次数，让代理运行得更快、成本更低（而且往往更稳定可靠）。
4.加快 LLM 调用速度
提升模型的调用速度也同样重要，我们通常用两种方式来加快 LLM 调用：
使用更快的模型
有些模型本身就比其他模型更快。比如 Google 提供的 Gemini Flash 就非常快速。OpenAI 和 Anthropic 也都有更小、更快的模型。开源模型托管平台，例如 Groq 和 Fireworks，也在不断努力让最好的开源模型越来越快。
注意：这通常是一个权衡，因为更快的模型往往更小，所以准确率也会相应下降，所以我们需在实际切换的过程中需要做能力评测，防止产品能力退化。减少上下文（context）长度
LLM 的响应时间与输入的长度成正比。为了更快获得结果，你可以减少输入内容！这就是为什么你需要对每一次 LLM 调用中传入的内容拥有完全的控制权和可见性。如果一个框架会隐藏这些细节（或者不方便控制），那就不是一个好选择，你要对调用过程中的一切都能完全掌控。
5.并行进行 LLM 调用
虽然这并不适用于所有使用场景，但如果你的场景可以用上，那你绝对应该考虑这么做。我们请求处理中往往涉及多步操作，如：
- 同时进行安全/质量检测（guardrail check）和内容生成
- 并行处理多个文档的内容抽取
- 并行调用多个模型，然后将输出结果合并
6.总结
这篇文章介绍了提升智能体运行效率的一些方式，希望对你构建智能体有所帮助。想要让你的AI Agent跑得更快，归根结底是在性能、成本和能力之间做出战略性的权衡。首先要弄清楚你具体的性能瓶颈在哪里，然后再根据你的使用场景，有选择地应用这些优化方法。而有时候，最有效的方式可能根本不是技术手段，而是重新思考用户与 Agent 交互的体验。