catonline_ai/vw-agentic-rag/docs/topics/PARALLEL_TOOL_EXECUTION_FIX.md

并行工具调用优化实施报告

📋 问题描述

用户指出了一个重要问题：虽然在 agent_system_prompt 中提到了"parallel tool calling"，但实际的系统代码仍然是串行执行工具调用。这意味着：

• 当LLM决定调用多个工具时，它们会一个接一个地执行
• 如果每个工具调用需要1秒，3个工具调用就需要3秒总时间
• 这与提示词中承诺的"并行执行"不符

🔧 技术实现

修改前 (串行执行)

for tool_call in tool_calls:
    tool_name = tool_call.get("name")
    tool_args = tool_call.get("args", {})
    # 执行工具 - 等待完成后再执行下一个
    result = await tool_func.ainvoke(tool_args)

修改后 (并行执行)

# 定义单个工具执行函数
async def execute_single_tool(tool_call):
    # 工具执行逻辑
    result = await tool_func.ainvoke(tool_args)
    return result

# 使用 asyncio.gather 并行执行所有工具
tool_execution_results = await asyncio.gather(
    *[execute_single_tool(tool_call) for tool_call in tool_calls],
    return_exceptions=True
)

关键改进点

1. 真正的并行执行: 使用 asyncio.gather() 实现真正的并发执行
2. 错误隔离: return_exceptions=True 确保一个工具失败不会影响其他工具
3. 结果聚合: 正确收集和处理所有工具的执行结果
4. 流式事件: 保持对流式事件的支持（tool_start, tool_result等）
5. 性能监控: 添加日志跟踪并行执行的完成情况

📊 性能验证

通过测试脚本验证：

📈 Performance Comparison:
   Sequential: 3.00s  (原始行为)
   Parallel:   1.00s  (优化后)
   Speedup:    3.0x   (3倍性能提升)

🎯 实际效益

用户体验改善

• 响应速度: 当需要调用多个检索工具时，响应时间显著减少
• 系统效率: 更好地利用I/O等待时间，提高整体吞吐量
• 一致性: 提示词承诺与实际行为保持一致

技术优势

• 真正的并发: 充分利用异步编程的优势
• 资源利用: 更高效的网络和CPU资源使用
• 可扩展性: 支持更复杂的多工具调用场景

🛠️ 代码变更摘要

文件: service/graph/graph.py

• 添加 asyncio 导入
• 重构 run_tools_with_streaming() 函数
• 新增 execute_single_tool() 内部函数
• 实现并行执行逻辑和错误处理

测试验证

• 创建 scripts/test_parallel_execution.py 性能测试
• 验证3倍性能提升
• 确认并发执行行为

🚀 部署建议

1. 立即部署: 这是一个纯性能优化，不会影响功能
2. 监控: 观察生产环境中的工具调用延迟
3. 日志: 检查并行执行的完成日志
4. 用户反馈: 收集用户对响应速度改善的反馈

📝 总结

这个修复解决了提示词与实际实现不一致的问题，将真正的并行工具调用能力带到了系统中。用户现在将体验到：

• ✅ 更快的多工具查询响应
• ✅ 提示词承诺与实际行为的一致性
• ✅ 更高效的系统资源利用
• ✅ 为未来更复杂的工具调用场景奠定基础

影响: 直接提升用户体验，特别是在需要多源信息检索的复杂查询场景中。