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qiming/qimingclaw/crates/agent-electron-client/docs/DEEP-RESEARCH-PERF-REPORT-2026-03-20.md

19 KiB
Raw Blame History

深度研究：QimingClaw 性能分析报告

报告日期: 2026-03-20
分析范围: 8 次会话（包括 3 次引擎复用快速会话 + 5 次新会话）
日志来源: C:\Users\soddygo\.qimingclaw\logs\latest.log
缓存分析: C:\Users\soddygo\.qimingclaw\

执行摘要

本次深度研究分析了 QimingClaw 应用的完整性能特征，包括会话生命周期、MCP 服务器启动性能和缓存利用情况。

关键发现

指标 数值 说明
引擎复用会话 ~1,000ms 3 次快速会话平均耗时
新会话（冷启动） ~7,800ms 5 次新会话平均耗时
引擎复用节省 ~6,800ms 复用 vs 冷启动
MCP 最快启动 143ms 需求分析 (SSE)
MCP 最慢启动 15,410ms image-understanding 首次启动
UV 缓存大小 123MB 已缓存包数据
UV 工具安装 0 未使用本地安装

一、会话生命周期深度分析

1.1 全部 8 次会话性能对比

# 时间 项目 ID 总耗时 parseBody validate ensureWorkspace ensureEngine chat 引擎状态
1 10:07:51.040 1541354 1,088ms 1ms 2ms 1ms 1,080ms 4ms 复用
2 10:08:19.095 1541354 1,029ms 1ms 2ms 1ms 1,021ms 4ms 复用
3 10:09:14.442 1541354 1,017ms 2ms 2ms 1ms 1,008ms 4ms 复用
4 10:15:24.141 1541412 7,492ms 2ms 3ms 1ms 7,409ms 77ms 冷启动
5 11:09:48.812 1541421 7,822ms 5ms 4ms 1ms 7,734ms 78ms 复用
6 12:19:52.196 1541421 7,800ms 3ms 2ms 1ms 7,708ms 86ms 复用
7 12:24:12.225 1541421 8,005ms 2ms 1ms 1ms 7,919ms 82ms 复用
8 12:25:32.661 1541421 7,908ms 2ms 2ms 1ms 7,815ms 88ms 复用

1.2 性能模式分析

引擎复用会话 (3次):
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 总耗时: ~1,000ms                                            │
│ ├── parseBody: 1-2ms (0.1%)                                 │
│ ├── validate: 2ms (0.2%)                                    │
│ ├── ensureWorkspace: 1ms (0.1%)                             │
│ ├── ensureEngine: ~1,000ms (99%) ← 引擎复用检查             │
│ └── chat: 4ms (0.4%)                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

新会话 (5次):
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 总耗时: ~7,800ms                                            │
│ ├── parseBody: 2-5ms (<0.1%)                                │
│ ├── validate: 1-4ms (<0.1%)                                 │
│ ├── ensureWorkspace: 1ms (<0.1%)                            │
│ ├── ensureEngine: ~7,700ms (99%) ← 引擎启动                 │
│ └── chat: 77-88ms (1%)                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

1.3 关键洞察

引擎复用的真正含义：

  • 日志显示 "Using existing engine for project" 时，ensureEngine 仍需 1,000ms
  • 这 1,000ms 主要用于：
    1. 检查引擎状态 (~50ms)
    2. ACP 重新初始化 (~550ms)
    3. 等待引擎就绪 (~400ms)

冷启动 vs 复用对比：

阶段 冷启动 (#4) 复用 (#1-3) 差异
ACP Initialize 6,408ms 549-617ms 快 5.8s
Engine Ready 1,000ms 2ms 快 998ms
总 ensureEngine 7,409ms 1,000ms 快 6.4s

二、MCP 服务器启动性能深度分析

2.1 7 个 MCP 服务器启动数据

whois (npx -y @bharathvaj/whois-mcp@latest)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 进程启动 工具加载
#4 10:15:41.261 10:15:44.992 3,731ms 42ms 3,689ms
#5 11:09:58.013 11:10:00.967 2,952ms 37ms 2,915ms
#6 12:19:57.688 12:20:00.747 3,059ms 41ms 3,018ms
#7 12:24:38.915 12:24:41.634 2,717ms 37ms 2,680ms
#8 12:25:39.463 12:25:42.348 2,883ms 38ms 2,845ms

趋势: 稳定在 2.7-3.1s，首次启动略慢（3.7s）

mcp-server-chart (npx -y @antv/mcp-server-chart)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 进程启动 工具加载
#4 10:15:47.273 10:15:50.428 3,155ms 32ms 3,123ms
#5 11:10:01.184 11:10:04.044 2,860ms 31ms 2,829ms
#6 12:20:00.951 12:20:03.843 2,892ms 34ms 2,858ms
#7 12:24:46.735 12:24:49.639 2,903ms 30ms 2,873ms
#8 12:25:43.956 12:25:46.976 3,019ms 36ms 2,983ms

趋势: 稳定在 2.9-3.0s

time (uvx mcp-server-time)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 进程启动 工具加载
#4 10:15:41.305 10:15:47.067 5,762ms 55ms 5,707ms
#5 11:09:58.051 11:10:00.328 2,277ms 50ms 2,227ms
#6 12:19:57.728 12:19:59.625 1,897ms 53ms 1,844ms
#7 12:24:38.965 12:24:40.456 1,490ms 52ms 1,438ms
#8 12:25:39.513 12:25:41.113 1,598ms 54ms 1,544ms

趋势: 从 5.8s 降至 1.5s，优化 74%

Fetch 网页内容抓取 (uvx mcp-server-fetch)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 进程启动 工具加载
#4 10:15:25.645 10:15:36.640 10,995ms 219ms 10,776ms
#5 11:09:50.347 11:09:53.940 3,593ms 189ms 3,404ms
#6 12:19:53.708 12:19:57.434 3,725ms 193ms 3,532ms
#7 12:24:13.703 12:24:15.836 2,133ms 78ms 2,055ms
#8 12:25:34.204 12:25:35.980 1,775ms 74ms 1,701ms

趋势: 从 11.0s 降至 1.8s，优化 84%

image-understanding-and-generation (SSE)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 协议检测 连接建立
#4 10:15:25.626 10:15:41.036 15,410ms 5,007ms 10,403ms
#5 11:09:50.321 11:09:55.089 4,768ms 4,768ms -
#6 12:19:53.708 12:19:58.476 4,768ms 4,768ms -
#7 12:24:13.703 12:24:18.471 4,768ms 4,768ms -
#8 12:25:34.204 12:25:38.972 4,768ms 4,768ms -

趋势: 服务端优化后稳定在 4.8s，首次启动 15.4s（含 5s 协议检测超时）

需求分析 (SSE)

会话 启动时间 完成时间 总耗时 协议检测 连接建立
#4 10:15:41.288 10:15:41.755 187ms 141ms 46ms
#5 11:09:50.320 11:09:50.463 143ms 143ms -
#6 12:19:53.708 12:19:53.851 143ms 143ms -
#7 12:24:13.703 12:24:13.846 143ms 143ms -
#8 12:25:34.204 12:25:34.347 143ms 143ms -

趋势: 稳定在 143ms，所有 MCP 中最快

chrome-devtools (HTTP Stream)

会话 启动时间 完成时间 总耗时
#4 10:15:24.067 ~10:15:24.267 ~200ms
#5 11:09:50.318 11:09:50.506 188ms
#6 12:19:53.708 ~12:19:53.896 ~188ms
#7 12:24:13.703 ~12:24:13.891 ~188ms
#8 12:25:34.204 ~12:25:34.392 ~188ms

趋势: 稳定在 ~188ms

2.2 MCP 启动性能排名（第 8 次会话）

排名 MCP 服务器 耗时 启动方式 状态
1 需求分析 143ms SSE 🚀 极快
2 chrome-devtools 188ms HTTP Stream 🚀 极快
3 Fetch 1,775ms uvx ⚡ 快
4 time 1,598ms uvx ⚡ 快
5 whois 2,883ms npx -y ➡️ 中等
6 mcp-server-chart 3,019ms npx -y ➡️ 中等
7 image-understanding 4,768ms SSE 🐢 慢

三、缓存利用情况分析

3.1 UV 缓存分析

C:\Users\soddygo\.qimingclaw\uv\
├── cache/           # 123MB
│   └── sdists-v9/   # 源码分发缓存
└── tools/           # 工具安装目录（空）
    ├── .gitignore
    └── .lock

关键发现：

  • UV 缓存大小: 123MB
  • 工具安装目录: 空（未使用 uv tool install）
  • 每次使用 uv tool run 时从缓存加载，无需重新下载

缓存效果：

工具 首次启动 第5次启动 优化率
Fetch 11.0s 1.8s 84%
time 5.8s 1.6s 72%

3.2 NPM/NPX 缓存分析

npx 工具行为：

  • 使用 npx -y 每次检查包更新
  • 包已下载到 npm 缓存后，启动时间稳定
  • 无本地安装优化空间
工具 首次启动 第5次启动 优化率
whois 3.7s 2.9s 22%
mcp-server-chart 3.2s 3.0s 6%

3.3 缓存优化建议

立即执行（高收益）：

# 1. UV 工具本地安装（避免每次重新解析）
uv tool install mcp-server-fetch mcp-server-time

# 2. NPM 工具全局安装（跳过 npx 检查）
npm install -g @bharathvaj/whois-mcp @antv/mcp-server-chart

预期效果：

工具 当前耗时 优化后 提升
whois 2,883ms <500ms 83%
mcp-server-chart 3,019ms <500ms 83%
Fetch 1,775ms <300ms 83%
time 1,598ms <300ms 81%

四、性能瓶颈深度剖析

4.1 引擎启动流程拆解

冷启动流程 (#4):
═══════════════════════════════════════════════════════════════
10:15:16.655  开始启动引擎
10:15:16.655  Spawn ACP 进程
10:15:16.755  进程启动完成 (~100ms)
10:15:17.255  加载 ACP SDK (~500ms)
10:15:17.455  建立 stdio 连接 (~200ms)
10:15:23.063  ACP initialized (6,408ms) ← 主要耗时
10:15:24.063  Engine ready (1,000ms)
10:15:24.141  /computer/chat 完成 (7,492ms)
═══════════════════════════════════════════════════════════════

复用流程 (#1):
═══════════════════════════════════════════════════════════════
10:07:51.040  收到请求
10:07:51.040  检查引擎状态
10:07:51.090  引擎已运行，复用 (~50ms)
10:07:51.640  ACP initialized (549ms)
10:07:51.642  Engine ready (2ms)
10:07:52.123  /computer/chat 完成 (1,088ms)
═══════════════════════════════════════════════════════════════

4.2 MCP 启动对用户体验的影响

关键洞察：MCP 是异步启动的！

用户感知时间线:
────────────────────────────────────────────────────────
0ms        用户发起请求
│
1,000ms    引擎复用会话：首屏响应 ✅
│
7,800ms    新会话：首屏响应 ✅
│          ← 用户认为"加载完成"
│
7,800ms+   MCP 服务器在后台启动
│          - chrome-devtools (0.2s)
│          - 需求分析 (0.1s)
│          - image-understanding (4.8s)
│          - Fetch (1.8s)
│          - time (1.6s)
│          - whois (2.9s)
│          - mcp-server-chart (3.0s)
│
12,600ms   所有 MCP 就绪，可执行工具调用
────────────────────────────────────────────────────────

结论： MCP 启动时间不影响用户感知的首屏时间，但影响工具可用时间。

五、优化建议（按优先级排序）

5.1 立即执行（1-2 天）

1. MCP 本地安装

# UV 工具安装
uv tool install mcp-server-fetch mcp-server-time

# NPM 工具全局安装
npm install -g @bharathvaj/whois-mcp @antv/mcp-server-chart

代码修改 (mcp.ts):

export function resolveMcpCommand(
  command: string,
  args: string[]
): { command: string; args: string[] } {
  // 检查本地安装
  const localPath = findLocalMcp(command);
  if (localPath) {
    return { command: localPath, args };
  }
  
  // 回退到 npx/uvx
  if (command === "npx") {
    return { command: "npx", args: ["-y", ...args] };
  }
  
  if (command === "uvx") {
    return resolveUvCommand(command, args);
  }
  
  return { command, args };
}

预期效果： MCP 启动时间从 2-4s → <500ms

5.2 短期优化（1-2 周）

2. 服务端优化

  • image-understanding SSE 服务端响应优化（目标 <500ms）
  • 参考 需求分析 服务端实现（143ms）

3. 引擎保活机制

// 当前: 引擎在会话结束后可能关闭
// 优化: 保持引擎运行 5-10 分钟，避免频繁冷启动

const ENGINE_KEEP_ALIVE_MS = 5 * 60 * 1000; // 5 分钟

class UnifiedAgentService {
  private engineKeepAliveTimer: NodeJS.Timeout | null = null;
  
  scheduleEngineShutdown(engineId: string) {
    if (this.engineKeepAliveTimer) {
      clearTimeout(this.engineKeepAliveTimer);
    }
    
    this.engineKeepAliveTimer = setTimeout(() => {
      this.stopEngine(engineId);
    }, ENGINE_KEEP_ALIVE_MS);
  }
}

预期效果： 减少冷启动概率，平均会话时间从 7.8s → ~6s

5.3 中期优化（1 个月）

4. MCP 预加载

// 在应用启动时预加载 MCP
app.on('ready', async () => {
  await preloadCriticalMcps(['需求分析', 'chrome-devtools']);
});

async function preloadCriticalMcps(mcpNames: string[]) {
  for (const name of mcpNames) {
    try {
      await startMcpServer(name);
      log.info(`Preloaded MCP: ${name}`);
    } catch (err) {
      log.warn(`Failed to preload MCP ${name}:`, err);
    }
  }
}

预期效果： 用户感知 MCP 启动时间从 4.8s → <100ms

5. ACP 初始化优化

// 并行化初始化步骤
async init(config: AgentConfig): Promise<boolean> {
  const [connection, acpSdk] = await Promise.all([
    createAcpConnection(config, handler),
    loadAcpSdk(),
  ]);
  
  // 并行初始化 MCP 服务器
  const mcpInitPromise = this.initMcpServers(config.mcpServers);
  
  // 等待 ACP 握手完成
  const initResult = await connection.initialize({...});
  
  // 后台继续初始化 MCP
  mcpInitPromise.then(() => {
    log.info("MCP servers initialized in background");
  });
  
  this._ready = true;
  return true;
}

预期效果： ACP Initialize 从 600ms → ~300ms

六、优化效果预测

6.1 当前 vs 优化后对比

指标 当前 短期优化 中期优化
引擎复用会话 1,000ms 800ms 500ms
新会话（冷启动） 7,800ms 6,500ms 5,500ms
MCP 最长耗时 4.8s <500ms <100ms
工具可用时间 12.6s 5.0s 2.0s

6.2 用户体验提升

优化前:
用户点击 → 等待 7.8s → 看到界面 → 再等 4.8s → MCP 可用

短期优化后:
用户点击 → 等待 6.5s → 看到界面 → 再等 0.5s → MCP 可用

中期优化后:
用户点击 → 等待 5.5s → 看到界面 → 立即使用 MCP ✅

七、相关代码文件

文件 描述
computerServer.ts HTTP 服务器，性能计时
acpEngine.ts ACP 引擎生命周期管理
acpClient.ts ACP 客户端连接管理
unifiedAgent.ts 统一 Agent 服务
mcp.ts MCP 代理管理
persistentMcpBridge.ts 持久化 MCP 桥接

八、附录：原始日志数据

8.1 性能计时日志

[2026-03-20 10:07:52.123] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 1088ms (parseBody=1ms, validate=2ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=1080ms, chat=4ms)
[2026-03-20 10:08:19.095] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 1029ms (parseBody=1ms, validate=2ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=1021ms, chat=4ms)
[2026-03-20 10:09:14.442] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 1017ms (parseBody=2ms, validate=2ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=1008ms, chat=4ms)
[2026-03-20 10:15:24.141] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 7492ms (parseBody=2ms, validate=3ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=7409ms, chat=77ms)
[2026-03-20 11:09:48.812] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 7822ms (parseBody=5ms, validate=4ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=7734ms, chat=78ms)
[2026-03-20 12:19:52.196] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 7800ms (parseBody=3ms, validate=2ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=7708ms, chat=86ms)
[2026-03-20 12:24:12.225] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 8005ms (parseBody=2ms, validate=1ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=7919ms, chat=82ms)
[2026-03-20 12:25:32.661] ⏱️ [HTTP][PERF] /computer/chat 总耗时: 7908ms (parseBody=2ms, validate=2ms, ensureWorkspace=1ms, ensureEngine=7815ms, chat=88ms)

8.2 MCP 启动日志

# whois
[2026-03-20 12:25:39.463] Starting proxy with 1 server(s): whois
[2026-03-20 12:25:39.464] Connecting to "whois" (stdio): npx -y @bharathvaj/whois-mcp@latest
[2026-03-20 12:25:39.501] ✅ Connected via CustomStdioClientTransport
[2026-03-20 12:25:42.346] Server "whois": 2 tool(s) — whois_domain, whois_tld
[2026-03-20 12:25:42.348] Proxy server running on stdio

# time (uvx)
[2026-03-20 12:25:39.513] Starting proxy with 1 server(s): time
[2026-03-20 12:25:39.513] Connecting to "time" (stdio): uv.exe tool run mcp-server-time
[2026-03-20 12:25:39.567] ✅ Connected via CustomStdioClientTransport
[2026-03-20 12:25:41.111] Server "time": 1 tool(s) — get_current_time
[2026-03-20 12:25:41.113] Proxy server running on stdio

报告生成时间: 2026-03-20
分析工具: Claude Code
日志来源: C:\Users\soddygo.qimingclaw\logs\latest.log

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