在開發 AI Agent（人工智慧代理）時，我們經常會遇到一個痛點：雖然模型推理速度在提升，但整體的反應時間依然感覺很慢。這往往不是模型本身的問題，而是因為 Agent 的工作模式通常包含多個步驟，例如先思考、呼叫工具、獲取結果、再次推理，最後才輸出。
在傳統的 API 設計中，每一個步驟都必須透過 HTTP 請求與回應來完成。對於 junior 工程師來說，可以想像成每做一件事都要重新撥一次電話、確認身分、講完事情後掛斷，下一件事又要重新撥號。這種重複的網路往返時間（Round-Trip Time, RTT）以及每次建立連線所需的握手過程（Handshake），在複雜的多步驟工作流中會累積成巨大的延遲，成為系統效能的瓶頸。
為了克服這個問題，OpenAI 推出了基於 WebSocket 的執行模式。WebSocket 是一種在單一 TCP 連線中提供全雙工（Bidirectional）通訊的協定，也就是說，一旦連線建立，客戶端與伺服器之間就可以隨時互相傳送資料，而不需要每次都重新發起請求。
這次技術轉向的核心在於將無狀態的 HTTP 請求轉變為有狀態的持久化連線。在實務操作上，開發者可以先在連線建立初期就將系統提示詞（System Prompt）與工具定義（Tool Definitions）傳送給伺服器，完成所謂的連線預熱（Warm up）。隨後，所有的推理步驟、工具呼叫與中間過程都能在同一個連線中流暢地傳遞，消除了冷啟動（Cold Start）造成的延遲。
這種優化對 AI Agent 的實質影響非常顯著。根據 OpenAI 的測試數據，早期的生產環境應用顯示延遲最高可降低 40%。在實際應用場景中，如 Vercel 的 AI SDK、Cline 以及 Cursor 等程式碼編輯工具，在處理多檔案編輯或複雜工作流時，均觀察到了 30% 到 40% 的效能提升。此外，在高併發場景下，該模式能維持每秒約 1,000 筆交易的吞吐量，峰值甚至可達 4,000 TPS。
然而，引入 WebSocket 也為系統設計帶來了新的挑戰。與簡單的 HTTP 請求不同，維護持久連線意味著開發者需要處理連線生命週期管理（Connection Lifecycle Management），例如如何偵測斷線並重新連線。同時，在高併發壓力下，必須考慮背壓（Backpressure）處理，以防止伺服器或客戶端因為處理速度不一致而導致緩衝區溢位。
這項更新傳達了一個重要的工程觀點：提升 AI 系統的效能不應僅僅依賴於模型本身的參數優化或推理加速，底層傳輸層（Transport Layer）的通訊模式同樣至關重要。當 AI 應用從單次問答演進為複雜的代理工作流時，回歸到經典的狀態化連線設計，往往能帶來最直接的效能突破。
來源：infoq.com
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