通过 Responses API 中的 WebSocket 加速 Agent 工作流

为什么重要

优化 Agent 工作流的底层通信和缓存机制是提升 AI Agent 执行效率的关键，通过 WebSocket 和连接级缓存减少 API 开销展示了在 Agent 基础设施层面的性能优化方向，有助于降低大规模 Agent 部署的计算和通信成本。

影响对象

使用 Responses API 构建 Agent 的开发者将直接受益，他们可以利用 WebSocket 和连接级缓存技术来降低 API 调用开销并改善模型响应延迟，从而构建更高效的 Agent 工作流。

证据说明

原文直接证明了对 Codex Agent 循环的深入解析，展示了使用「WebSocket」和「连接级缓存」可以「减少 API 开销」并「改善模型延迟」。

不确定性

原文未提供 API 开销减少和模型延迟改善的具体百分比或毫秒数，也未说明连接级缓存的具体实现机制和内存消耗情况。