性能 / Performance

Agno-Go 专为极致性能而设计,实现比 Python Agno 快 16 倍的智能体实例化速度。

执行摘要 / Executive Summary

✅ 性能目标已达成 / Performance Goals Achieved:

• ✅ Agent 实例化: ~180ns (<1μs 目标)
• ✅ 内存占用: ~1.2KB/agent (<3KB 目标)
• ✅ 并发性: 线性扩展,无竞争

基准测试结果 / Benchmark Results

Agent 创建性能 / Agent Creation Performance

基准测试 / Benchmark	时间/操作 / Time/op	内存/操作 / Memory/op	分配次数/操作 / Allocs/op
简单 Agent / Simple Agent	184.5 ns	1,272 B (1.2 KB)	8
带工具 / With Tools	193.0 ns	1,288 B (1.3 KB)	9
带记忆 / With Memory	111.9 ns	312 B (0.3 KB)	6

关键发现 / Key Findings:

• ⚡ Agent 创建: <200 纳秒 (比 1μs 目标快 5 倍!)
• 💾 内存使用: 1.2-1.3KB (比 3KB 目标低 60%)
• 🎯 添加工具仅增加 8.5ns 开销
• 🎯 记忆非常轻量(仅 312B)

执行性能 / Execution Performance

基准测试 / Benchmark	吞吐量 / Throughput
简单运行 / Simple Run	~6M ops/sec
带工具调用 / With Tool Calls	~0.5M ops/sec
内存操作 / Memory Operations	~1M ops/sec

注意: 实际性能受 LLM API 延迟限制(100-1000ms)。以上结果使用模拟模型。

并发性能 / Concurrent Performance

基准测试 / Benchmark	时间/操作 / Time/op	内存/操作 / Memory/op	扩展性 / Scaling
并行创建 / Parallel Creation	191.0 ns	1,272 B	✅ 线性
并行运行 / Parallel Run	相似 / Similar	相似 / Similar	✅ 线性

关键发现 / Key Findings:

• ✅ 并发和单线程性能相同
• ✅ 无锁竞争或竞态条件
• ✅ 完美适合高并发场景

性能对比 / Performance Comparison

vs Python Agno

指标 / Metric	Go	Python	改进 / Improvement
实例化 / Instantiation	~180ns	~3μs	快 16 倍
内存/Agent / Memory/Agent	~1.2KB	~6.5KB	少 5 倍
并发性 / Concurrency	原生 goroutines	GIL 限制	更优

实际场景 / Real-World Scenarios

场景 1: 批量 Agent 创建 / Batch Agent Creation

创建 1,000 个 agents:

• 时间: 1,000 × 180ns = 0.18ms
• 内存: 1,000 × 1.2KB = 1.2MB

场景 2: 高并发 API 服务 / High-Concurrency API Service

处理 10,000 请求/秒:

• 每个请求: 1 个 agent 实例
• 内存开销: 10,000 × 1.2KB = 12MB
• 延迟: <1ms (不包括 LLM API 调用)

场景 3: 多智能体工作流 / Multi-Agent Workflow

100 个 agents 协作:

• 总内存: 100 × 1.2KB = 120KB
• 启动时间: 100 × 180ns = 18μs

优化技术 / Optimization Techniques

1. 低分配次数 / Low Allocation Count

• 每个 agent 仅 8-9 次堆分配
• 无不必要的接口转换
• 预分配切片容量

2. 高效的内存布局 / Efficient Memory Layout

type Agent struct {
    ID           string        // 16B
    Name         string        // 16B
    Model        Model         // 16B (interface)
    Tools        []Toolkit     // 24B (slice header)
    Memory       Memory        // 16B (interface)
    Instructions string        // 16B
    MaxLoops     int           // 8B
    // Total: ~112B struct + heap allocations
}

3. 零拷贝操作 / Zero-Copy Operations

• 字符串引用(无拷贝)
• 接口指针(无拷贝)
• 切片视图(无拷贝)

瓶颈分析 / Bottleneck Analysis

当前瓶颈 / Current Bottlenecks

1. LLM API 延迟 / LLM API Latency (100-1000ms)

   • 解决方案: 流式传输、缓存、批量请求

2. 工具执行时间 / Tool Execution Time (因工具而异)

   • 解决方案: 并行执行、超时控制

3. 尚未基准测试 / Not yet benchmarked:

   • Team 协调开销
   • Workflow 执行开销
   • 向量数据库查询

生产环境建议 / Production Recommendations

1. Agent 池化 / Agent Pooling

重用 agent 实例以减少 GC 压力:

type AgentPool struct {
    agents chan *Agent
}

func NewAgentPool(size int, config agent.Config) *AgentPool {
    pool := &AgentPool{
        agents: make(chan *Agent, size),
    }
    for i := 0; i < size; i++ {
        ag, _ := agent.New(config)
        pool.agents <- ag
    }
    return pool
}

func (p *AgentPool) Get() *Agent {
    return <-p.agents
}

func (p *AgentPool) Put(ag *Agent) {
    ag.ClearMemory()
    p.agents <- ag
}

2. Goroutine 限制 / Goroutine Limits

限制并发以避免资源耗尽:

semaphore := make(chan struct{}, 100) // Max 100 concurrent

for _, task := range tasks {
    semaphore <- struct{}{}
    go func(t Task) {
        defer func() { <-semaphore }()

        ag, _ := agent.New(config)
        ag.Run(ctx, t.Input)
    }(task)
}

3. 响应缓存 / Response Caching

缓存 LLM 响应以减少 API 调用:

type CachedModel struct {
    model models.Model
    cache map[string]*types.ModelResponse
    mu    sync.RWMutex
}

func (m *CachedModel) Invoke(ctx context.Context, req *models.InvokeRequest) (*types.ModelResponse, error) {
    key := hashRequest(req)

    m.mu.RLock()
    if cached, ok := m.cache[key]; ok {
        m.mu.RUnlock()
        return cached, nil
    }
    m.mu.RUnlock()

    resp, err := m.model.Invoke(ctx, req)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    m.mu.Lock()
    m.cache[key] = resp
    m.mu.Unlock()

    return resp, nil
}

4. 监控 / Monitoring

在生产环境中监控关键指标:

import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

var (
    agentCreations = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
        Name: "agno_agent_creations_total",
    })

    agentLatency = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
        Name: "agno_agent_run_duration_seconds",
    })
)

运行基准测试 / Running Benchmarks

运行所有基准测试 / Run All Benchmarks

make bench
# or
go test -bench=. -benchmem ./...

运行特定基准测试 / Run Specific Benchmark

go test -bench=BenchmarkAgentCreation -benchmem ./pkg/agno/agent/

生成 CPU 性能分析 / Generate CPU Profile

go test -bench=. -cpuprofile=cpu.prof ./pkg/agno/agent/
go tool pprof cpu.prof

生成内存性能分析 / Generate Memory Profile

go test -bench=. -memprofile=mem.prof ./pkg/agno/agent/
go tool pprof mem.prof

性能分析技巧 / Profiling Tips

1. CPU 性能分析 / CPU Profiling

go test -cpuprofile=cpu.prof -bench=.
go tool pprof -http=:8080 cpu.prof

2. 内存性能分析 / Memory Profiling

go test -memprofile=mem.prof -bench=.
go tool pprof -http=:8080 mem.prof

3. 竞态检测 / Race Detection

go test -race ./...

未来优化 / Future Optimizations

计划的改进 / Planned Improvements

• [ ] 重复值的字符串驻留
• [ ] sync.Pool 用于 agent 重用
• [ ] 批量工具执行
• [ ] LLM API 的 HTTP/2 连接池
• [ ] gRPC 支持以降低延迟

结论 / Conclusion

Agno-Go 超越性能目标:

• ✅ 比目标快 5 倍(180ns vs 1μs)
• ✅ 比目标少 60% 内存(1.2KB vs 3KB)
• ✅ 比 Python 快 16 倍,内存少 5 倍
• ✅ 完美的并发扩展

支持 / Supports:

• 数千个并发 agents
• 10K+ 请求/秒
• 低延迟实时应用

参考资料 / References

• 架构 / Architecture
• 部署 / Deployment
• 基准测试代码 / Benchmark Code