文档摘要

5.1 性能优化与效率提升 单机能跑和能扛压是两回事。当你把多智能体系统从笔记本搬到业务里，首批瓶颈往往是：重复推理烧钱、串行等待拖时长、长上下文吃内存。这一节给三个能直接落地的优化：缓存、并发、上下文压缩。 5.1 性能优化与效率提升 缓存：相同请求不重算 框架支持对模型响应做缓存——相同输入直接返回上次结果，不调模型。对"一批用户问相似问题"的场景，命中率很高，成本直降。 并发：多对话并行 多个独立对话之间没有依赖，就别串行等。 会员。《5.1 性能优化与效率提升》收录于灏天文库文集《AutoGen微软多智能体框架实战指南》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/406-autogen%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%8C%87%E5%8D%97

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