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二. 核心 API 與工作流設(shè)計

1. Agent API 基礎(chǔ)架構(gòu)

a. 端點與認(rèn)證

RESTful + Bearer Token
高速版 60-100 token/s，響應(yīng)提速 3 倍

b. 工作流定義

上下文 256 K，長流程無截斷
支持 重試 / 回退 / 失敗轉(zhuǎn)移

// 代碼審查工作流
{
  "name": "full_code_review_workflow",
  "steps": [
    {"name": "syntax_analysis", "action": "code_analysis"},
    {"name": "logic_review",   "action": "code_review", "depends_on": ["syntax_analysis"]},
    {"name": "test_generation","action": "generate_tests","depends_on": ["logic_review"]}
  ],
  "error_handling": { "max_attempts": 3, "backoff_factor": 1.5 }
}

2. 多模型組合策略

a. 智能路由機制

輸入任務(wù) → 任務(wù)分析器 → 路由決策 → 最優(yōu)模型

三. 7 天落地與性能優(yōu)化

1. 一周實施計劃

天	目標(biāo)	驗收標(biāo)準(zhǔn)
1	環(huán)境接入	成功創(chuàng)建 session_id
2	基礎(chǔ)工作流	完成 3 條工作流 200 OK
3	多模型路由	100 并發(fā) 0 錯誤
4	延遲 < 200 ms	開緩存+批測通過
5	容錯恢復(fù)	斷網(wǎng) 30 s 自動重試通過
6	監(jiān)控告警	Grafana 儀表盤可用
7	生產(chǎn)灰度	構(gòu)建時長 ↓30 % 無報警

2. 性能優(yōu)化實戰(zhàn)

a. 緩存 + 批處理

TTL 緩存 300 s，重復(fù)請求零消耗
asyncio + 信號量 10 并發(fā)，批延遲 ↓80 %

class OptimizedKimiAgentClient:
    def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10):
        self.session_cache = TTLCache(maxsize=1000, ttl=300)
        self.semaphore   = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

    async def batch_execute_workflows(self, workflows: List[Dict]) - > List[Dict]:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            return await asyncio.gather(
                *[self._execute_single_workflow(session, w) for w in workflows]
            )