企业官网建设流程全解析

面试官看完项目介绍，问了一个很现实的问题。

你的旅行规划 Agent，为什么回答一次要 30 秒？

候选人打开执行记录。用户只说了一句：「这周末想从上海去杭州玩两天，预算两千，帮我安排一下。」

Agent 先让模型提取日期、地点和预算，再让模型制定计划，然后依次查天气、查车次、查酒店。工具返回以后，它又让模型整理行程、生成回复，最后还找另一个模型检查一遍。

每一步看起来都挺合理，连起来却让用户盯着加载动画等了半分钟。

这类问题不能只回答「换一个更快的模型」。模型当然会影响速度，但 Agent 的延迟，往往不是某一次推理特别慢，而是太多次推理和工具调用排成了一条长队。

Agent 优化真正要做的，是找到这条队伍里哪些步骤不该存在，哪些不用互相等待，哪些根本不值得调用最强模型。

1️⃣ 先别急着优化，画出关键路径

一次 Agent 请求的总时间，大致由几部分组成。

模型开始输出前的等待、模型思考和生成答案、工具执行、失败重试，以及多个步骤之间的排队。

如果这些步骤全部串行，总延迟就会一路相加。意图识别 2 秒，制定计划 4 秒，三个工具各 3 秒，整理答案 5 秒，再检查 4 秒，30 秒很容易就凑出来了。

所以第一步不是改提示词，而是给每个节点加上时间记录。至少要看清模型调用次数、每次输入输出长度、首字返回时间、工具耗时、重试次数和整条链路耗时。

只看平均值也不够。平均 8 秒，可能掩盖了部分用户经常等待 25 秒。线上更应该关注 P95，也就是 95% 的请求能在多长时间内完成。

没有这张执行时间线，所谓优化很容易变成凭感觉改参数。

2️⃣ 收益最大的办法，通常是少调用几次模型

旅行规划 Agent 真的需要先提取出行条件，再单独制定计划，然后再生成工具参数吗？

未必。

如果流程相对固定，可以让一次模型调用直接输出结构化结果，包括出发地、目的地、日期、预算、要调用的工具和必要参数。原来三次串行推理，就能合并成一次。

还有些步骤根本不该交给模型。日期是否有效、总价是否超过预算、多个结果是否重复，这些都是确定规则。用代码判断更快、更便宜，也更稳定。

判断标准很简单。

需要理解自然语言、处理歧义、综合开放信息时，让模型参与。规则明确、输入输出固定、结果可以精确计算时，优先用代码或数据库查询。

很多 Agent 慢，不是因为模型能力不够，而是架构把模型当成了每一个步骤的审批人。

3️⃣ 没有依赖关系的工具，不要排队调用

出发地、目的地和日期确认后，查询天气、搜索车次、筛选酒店，通常彼此不依赖。

如果三个工具各需要 3 秒，串行执行就是 9 秒。并行发出后，等待时间接近最慢的那个，也就是大约 3 秒。

但并行不是把所有节点一股脑同时启动。

「先确认出行日期，再查询当天车次」存在明确依赖，后一步必须等前一步。生成最终行程也要等天气、车次和酒店结果返回。真正能并行的，是已经具备输入，而且互不依赖的分支。

面试里可以直接说，要先画出依赖图，再缩短关键路径。并行分支的耗时取决于最慢分支，而不是所有分支之和。

4️⃣ 不同请求，没必要使用同一种思考强度

「明天杭州下不下雨」和「预算两千，带老人和孩子去杭州两天，怎么安排更轻松」显然不是同一道题。

前者可以用规则、搜索或小模型快速处理。后者涉及多个条件和例外，才值得交给能力更强、思考更深入的模型。

一套实用的路由通常分三层。

简单分类、字段提取和格式转换，交给代码或小模型。普通问答默认使用快速模型和较低思考强度。只有遇到信息冲突、高风险操作、低置信度或多步复杂任务，才升级到更强模型。

这不是单纯为了省钱。强模型更慢，深度思考也会增加首字等待时间。所有请求都走最高档，相当于每个快递都用押运车运送。

路由也需要评测。速度变快以后，要检查简单请求是否被正确分流，复杂请求是否能及时升级，不能拿准确率换一个看起来漂亮的延迟数字。

5️⃣ 上下文越长，中间结果越啰嗦，等待也越久

多轮 Agent 很容易把聊天记录、工具原始返回、历史计划和每一步解释全部塞回模型。执行越往后，输入越来越长，每次推理都要重新处理一遍。

可以只保留当前目标、已确认事实、关键证据和未完成步骤。工具日志、重复网页、过期计划放在外部状态里，需要时再取，不要全部复制进上下文。

稳定不变的系统提示词和工具定义尽量放在输入前部，更容易利用提示缓存。重复查询也可以缓存业务结果，例如目的地介绍和景点基础资料。天气、余票和房价变化快，则要设置更短的缓存时间。

不过缓存不是万能药。它能减少重复输入的处理时间，却消除不了数据库本身的慢查询，也不能替你生成最终答案。

输出同样会影响延迟。中间节点只需要传字段，就让它返回简短的结构化数据，不要每一步都写一篇分析报告。模型少生成一段，后面的节点也少接收一段。

6️⃣ 工具和用户体验，也要一起优化

如果 Agent 每次都连续调用「查天气」「查车次」「查酒店」「查景点」四个小工具，可以在服务端封装一个「获取出行候选」工具，并行请求多个服务后一次返回。

工具侧还要处理连接复用、批量查询、超时上限、有限重试和幂等。一个接口卡住 20 秒，模型再快也救不回来。重试如果没有上限，还会把一次慢请求变成三次更慢的请求。

对于确实需要较长时间的任务，可以先流式返回有用信息，例如「天气和车次已找到，正在筛选酒店」，并展示真实进度。更长的工作转成后台任务，允许用户离开页面、稍后收到结果，也要允许取消。

流式响应改善的是等待体验，不代表任务本身已经变快。真正的优化仍然要回到关键路径。

通常可以按这个顺序排查。

先测量，再删除不必要的模型调用；然后并行独立工具，给模型和思考强度做分级路由；接着精简上下文、缩短输出、加入缓存；最后再优化流式反馈和后台执行。

越靠前，越可能同时改善速度、成本和稳定性。

7️⃣ 面试官真问起来，可以怎么答？

如果面试官问，Agent 有多次推理和工具调用，延迟很高，你会怎么优化？

可以先给出总思路。

我会先通过执行记录拆分端到端延迟，定位模型首字、推理生成、工具调用、重试和排队分别占了多少，并关注 P50、P95 以及关键路径，而不是只看平均耗时。

接着减少串行步骤。固定规则改用代码，把意图识别、路由和参数提取尽量合并为一次结构化模型调用。没有依赖的检索和业务查询并行执行，有依赖的步骤保留顺序。

然后做分级路由。简单请求使用规则、小模型或较低思考强度，复杂和高风险请求再升级到强模型。同时精简上下文和中间输出，利用提示缓存与业务缓存，并优化工具的批量查询、超时和重试。

最后再用流式响应、真实进度和后台任务改善长任务体验。每次调整都要同时评测延迟、成本、成功率和答案质量，避免只是把系统变快，却把结果变差。

回到开头那个 30 秒的旅行规划 Agent。

最有效的改法，不一定是让每个模型都思考得更快。更可能是把三次判断合成一次，把三个查询同时发出，让简单请求走快速通道，并删掉那次没有必要的自我检查。

Agent 的速度，很大程度上取决于一件事。

少让无关的步骤彼此等待。

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