如何优化 AI Agent 的推理速度？

AI Agent 的推理速度可以通过多种针对计算效率和资源瓶颈的技术手段显著提升。通过解决模型架构、硬件利用率和系统设计层面的问题，实现更快的响应时间是完全可行的。

关键方法包括：利用剪枝和量化等模型压缩手段来降低模型规模和复杂度，选用或设计本质高效的神经网络架构（如 MobileNets）。充分利用专用硬件加速器（GPU、TPU、NPU）并优化执行引擎和框架（TensorRT、ONNX Runtime）至关重要。对请求进行高效批处理，以及针对输入输出流水线和网络延迟进行系统级优化，可进一步提升速度。

实施步骤：首先通过性能分析识别瓶颈，优化模型架构并应用压缩技术，选择合适的硬件并通过并行化和优化推理框架最大化利用率，最后精简系统基础设施和批处理策略。这些步骤可降低实时应用的延迟、节省计算成本，并改善用户体验和可扩展性。建议持续进行性能监控。