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MachineLearningMastery.com · Iván Palomares Carrascosa

Synchronous vs. Asynchronous Agent Execution: Architecture Patterns for Production

理解同步与异步两种 LLM Agent 执行架构模式的差异,并能根据任务复杂度、延迟容忍度与基础设施条件为生产部署选择合适模式。

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难度
见前置条件
形式
实践教程
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
打开即可学习

使用限制

阅读与练习均无需账号或密钥;运行示例可选使用 Google 账号打开 Colab。

练习与作业
Google 账号(仅在 Colab 中运行示例时需要)
  1. 选择学习环境

    浏览器或在线环境

    文章讲解同步与异步两种 Agent 执行架构模式,并用模拟 LLM 调用的脚本演示同步模式的阻塞行为。异步模式与选型指南位于节选之后,需要自行在原文阅读。

    浏览器即可阅读;示例可在 Google Colab 中运行,本机联网也能运行 Python 脚本。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • 浏览器阅读文章正文
    • Google Colab 选用运行文中的 Python 示例(可选)

    运行费用:实践无额外费用,示例使用模拟 LLM 调用(time.sleep 模拟延迟),明确说明不需要真实 LLM 与 API 密钥。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「Synchronous vs. Asynchronous Agent Execution: Architecture Patterns for Production」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://machinelearningmastery.com/synchronous-vs-asynchronous-agent-execution-architecture-patterns-for-production/
    我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:示例为纯 Python 模拟调用,不消耗额度;可自行修改最大步数和延迟时间观察阻塞效果。
    课节(官方顺序):
    1. Synchronous vs. Asynchronous Agent Execution: Architecture Patterns for Production:https://machinelearningmastery.com/synchronous-vs-asynchronous-agent-execution-architecture-patterns-for-production/
    
    1. 环境
    - Python 3(运行示例)
    - 可选:Google Colab 或本地 Jupyter
    - 无需 API 密钥
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://machinelearningmastery.com/synchronous-vs-asynchronous-agent-execution-architecture-patterns-for-production/
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    sync-vs-async-agent-execution/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-synchronous-vs-asynchronous-agent-execution/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。
      - python -c "import time; print('env ok')"  → 输出 env ok,说明可以运行示例脚本
      - 打开文章确认代码块完整复制,执行 synchronous_agent("Research AI agent patterns")  → 看到 [Sync API] Blocking thread to process 等日志与最终结果
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    sync-vs-async-agent-execution/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-synchronous-vs-asynchronous-agent-execution/
准备好了,开始学习

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收录时间
本站首次收录 2026-10-20
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