优化智能体工作流：延迟降低3-5倍，成本不增加

自主AI智能体编排复杂多步骤任务的承诺，常让人感觉像一项技术奇迹。这些“智能体工作流”中，自我导向的AI智能体在预定义框架内规划自己的路径，提供了前所未有的灵活性。然而，当面对执行缓慢、计算成本高昂以及相互依赖组件构成的迷宫等严酷现实时，最初的魅力可能迅速消退。早期实现已经显示出显著的延迟，简单的客户查询需要几十秒，并产生高昂的每次请求费用。幸运的是，最近的进展和完善的方法正在使开发者能够大幅加速这些系统，并降低其运营开销，同时不损害其固有的适应性。

优化智能体工作流的一个基本原则是精简步骤数量。每一次对大语言模型（LLM）的调用都会引入延迟，并增加超时或“幻觉”（AI生成不正确或不相关信息的情况）的风险。这里的设计理念很简单：将相关步骤合并到单个提示中，避免单个模型可以处理的不必要的微决策，并最大限度地减少LLM的往返次数。有效的工作流设计通常始于最简单的配置，甚至可能是一个智能体，然后仅当评估指标表明需要更复杂性时才通过分解部分进行迭代。这种迭代优化会持续到收益递减点，就像识别数据聚类中的“肘部”一样，确保复杂性和性能之间的最佳平衡。

除了最小化单个步骤外，另一个显著的瓶颈通常来自顺序处理。并行化任何没有依赖关系的任务可以显著缩短执行时间。如果工作流中的两个不同任务不需要彼此的输出，它们可以并发运行。例如，在客户支持场景中，同时检索订单状态和分析客户情绪可以节省总处理时间，因为这些操作彼此独立，即使它们的结果稍后会结合起来形成响应。

至关重要的是，必须消除不必要的模型调用。虽然LLM功能极其多样，但它们并非总是每个子任务的最佳工具。依赖LLM进行简单算术、基于规则的逻辑或正则表达式匹配是低效的。如果一个简单的函数或预定义规则可以完成任务，绕过LLM调用将立即减少延迟、降低词元成本并提高可靠性。

此外，将模型与任务匹配对于效率至关重要。现代LLM有各种大小和专业的“口味”。为简单的分类或实体提取任务部署最大、最强大的模型，就好比使用超级计算机进行基本算术。更大的模型需要更多的计算资源，直接导致更高的延迟和更高的费用。更具战略性的方法是，对于分解后的任务，从更小、更高效的模型（例如8B参数模型）开始。只有当任务对初始模型来说过于复杂时，才应考虑更大的替代方案。行业洞察也表明，某些LLM架构在特定类型的任务上表现更好，这一考虑应指导模型选择。

提示设计在性能中也起着关键作用。虽然在评估期间向LLM的提示添加护栏是常见做法，但这可能会无意中增加提示大小并影响延迟。提示缓存等策略，用于静态指令和模式，结合在末尾附加动态上下文以更好地重用缓存，可以显著减少往返响应时间。设置明确的响应长度限制还可以防止模型生成不必要的信息，从而节省时间和词元。

除了提示优化之外，缓存所有适用内容可以带来显著的收益。这不仅限于最终答案；中间结果和昂贵的工具调用也应缓存。为部分注意力状态和会话特定数据（例如客户资料或传感器状态）实现键值（KV）缓存，可以将重复工作的延迟削减40-70%。

对于高级实现者，推测解码提供了另一种提高速度的途径。这项技术涉及使用一个更小、更快的“草稿”模型来快速预测下一个词元，然后由一个更大、更准确的模型并行验证或纠正这些词元。许多领先的基础设施提供商在幕后采用此方法来提供更快的推理。

最后，战略性微调，虽然常被新的LLM采用者忽视，但可以是一种强大的优化。将LLM微调到特定领域或任务可以大大减少推理期间所需的提示长度。这是因为通常包含在提示中的大部分内容通过微调过程“烘焙”到模型的权重中，从而导致更小的提示，并因此降低延迟。然而，微调通常应保留作为后期优化。

支撑所有这些策略的是不懈监控的关键实践。如果没有强大的指标——例如首个词元生成时间（TTFT）、每秒词元数（TPS）、路由准确性、缓存命中率和多智能体协调时间——优化工作将是盲目的。这些指标提供了识别瓶颈和验证已实施更改有效性所需的清晰度。

最快、最可靠的智能体工作流并非偶然。它们是无情地削减步骤、智能并行化、确定性代码、明智的模型选择和普遍缓存的蓄意结果。通过实施这些策略并仔细评估结果，组织可以在其AI驱动的操作中实现3-5倍的速度提升并实现可观的成本节约。