如何提升 AI Agent 的并发处理能力？

要增强 AI Agent 的并发能力，需要战略性的基础设施升级和优化的设计模式。这种可扩展性是可以实现的，对于高效处理增加的工作负载至关重要。

关键原则包括：采用异步编程模型避免阻塞操作，实施有效的消息队列系统。适当的资源分配（如跨多台服务器或线程的水平扩展）至关重要。尽可能设计无状态 Agent 以实现无缝分发和故障转移。优化模型推理和 I/O 操作以降低每个请求的处理延迟。全面的负载测试有助于在部署前识别瓶颈。

实施步骤从全面的负载测试开始，以标定当前限制。使用负载均衡集群水平扩展计算资源。集成强大的队列系统来管理传入请求并解耦处理。将 Agent 设计为无状态，实现高效扩展；如需要，对会话数据采用缓存。持续优化 Agent 的核心逻辑、框架和依赖项。最后，实施监控以追踪性能并在峰值需求下触发自动扩缩调整。