北京
一个基于Claude Code的Agent编排平台曾长期被"模型响应慢"的结论误导。该平台将工单转为Git worktree，让Agent自主开发功能，并通过确定性验证门禁后合入。单次任务通常耗时20至30分钟。
平台维护者最初将运行时间归咎于模型推理速度，但分阶段埋点测量推翻了这个假设：在Agent完成任务之前，基础设施开销在每个任务中白白占用了5至8分钟。也就是说，约20%到30%的总运行时长消耗在环境准备与依赖安装环节，而非模型本身。
以Windows 11、Bun和Next.js组成的标准开发机环境为例，基础设施固定损耗严重拖累交付效率。通过针对性优化，小任务可从约30分钟压缩至约20分钟，剩余时间几乎完全取决于模型推理，不再有隐性浪费。
排名首位的优化策略是构建预热执行器槽位池。与其为每个任务从头创建worktree并执行bun install，不如常驻一组预置目录：包含可随时切换分支的长生命周期Git worktree、仅在lockfile变更时失效的node_modules缓存，以及持续复用的构建缓存。任务启动时直接认领槽位，完成后用git clean清理，保留缓存目录，从而在绝大多数任务中省掉约91秒的依赖安装步骤。
第二项优化是启用Next.js持久化构建缓存。与槽位池协同后，.next目录跨任务保留，标准diff的门禁步骤从数分钟压缩至数十秒。
第三，在持久化目录下为tsc添加--incremental、为eslint添加--cache参数，可在不改变验证结果的前提下节省约1分钟。
最后，Windows文件系统的索引与扫描机制在涉及大量node_modules文件时开销显著，这部分同样值得针对性的系统级调优。优化组合拳的核心结论是：在AI Agent时代，工程瓶颈未必在模型，而很可能在平台自身的环境治理上。
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