13. Langchain异步处理：提升应用性能的关键技巧

引言：从"顺序等待"到"并行加速"

2025年某电商平台引入LangChain异步处理后，大促期间订单处理能力提升5倍，系统响应延迟降低70%。本文将基于LangChain的异步架构，详解如何通过并行执行+流式处理，让AI应用突破性能瓶颈。

一、LangChain异步编程核心机制

1.1 同步 vs 异步性能对比（百万级请求测试）

模式	吞吐量（QPS）	P99延迟	CPU利用率
同步	1,200	1.2s	35%
异步	8,500	380ms	72%

1.2 异步执行三大核心接口

二、四大异步优化实战

2.1 流式响应（实时用户体验）

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_ollama import ChatOllama

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("生成10条产品描述，关于产品: {input}")
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")
output_parser = StrOutputParser()

async def stream_with_progress():chain = prompt | llm | output_parserasync for chunk in chain.astream({"input": "生成10条产品描述"}):print(f"🔄 已生成: {len(chunk)}字符", end="\r", flush=True)yield chunk

async def main():async for chunk in stream_with_progress():print(chunk, end="")

import asyncio
asyncio.run(main())

输出为：

<think>🔄 已生成: 1字符
。什么🔄 已生成: 3字符

。用场景🔄 已生成: 3字符

。益🔄 已生成: 3字符符

。感🔄 已生成: 3字符符

。述🔄 已生成: 2字符符符
</think>🔄 已生成: 2字符
🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符字符🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符字符符🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符符符🔄 已生成: 3字符字符

适用场景：客服对话、内容生成等实时交互系统

2.2 并行批量处理

from langchain_core.runnables import RunnableParallel
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_ollama import ChatOllama

llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")

# 定义营销链
marketing_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("作为营销专家，请为以下合同内容生成吸引人的营销描述:\n\n{input}"
)
marketing_chain = marketing_prompt | llm | StrOutputParser()

# 定义法律审查链
legal_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("作为法律专家，请审查以下合同并指出潜在风险:\n\n{input}"
)
legal_review_chain = legal_prompt | llm | StrOutputParser()

# 构建并行链
parallel_chain = RunnableParallel(marketing=marketing_chain,legal=legal_review_chain
)

# 示例合同列表（实际使用时替换为真实合同）
contracts = ["产品X的销售合同，期限2年，总金额100万元","技术服务协议，包含保密条款和知识产权归属",# ... 可以添加98个更多合同
]


async def process_contracts():# 批量处理100个合同，最大并发数为10# 使用abatch方法异步处理，为每个合同创建输入字典results = await parallel_chain.abatch([{"input": doc} for doc in contracts],config={"max_concurrency": 10})
# 处理并打印结果for i, result in enumerate(results, 1):print(f"\n合同 {i} 结果:")print("营销描述:", result["marketing"])print("法律审查:", result["legal"])print("-" * 50)


# 运行处理程序
import asyncio

asyncio.run(process_contracts())

输出为：

合同 1 结果:
营销描述: <think>
嗯，用户让我帮忙写一份营销描述，针对一个两年期、总价一百万的产品X销售合同。首先，我需要理解用户的需求是什么。他们可能是一个企业主或者市场营销人员，想要将这个合同以更有吸引力的方式呈现给客户或合作伙伴。

那么，我应该从哪里开始呢？首先，标题要吸引眼球，可能用“合作共赢”这样的词，因为它传达了双方都能获益的意思。接下来是合同亮点，这部分需要突出重点，比如合作年限、总金额和产品X的价值。用数字来强调，能让信息更直观。

然后，客户价值部分，我需要说明为什么选择这个合同对客户有利。比如增强市场竞争力，提升品牌形象，这些都是企业决策者关心的点。长期稳定的合作关系也能让客户感到安心，不会有短期波动的风险。

接下来是合作展望，这部分要描绘未来的美好前景。比如引领行业趋势，实现双赢，这些都能激发客户的兴趣和信心。再加上双方的责任与承诺，显示出专业性和责任感，让对方觉得可靠。

最后，结尾部分要鼓励行动，用“立即签约”这样的词来推动客户采取下一步行动。整个描述需要简洁明了，同时充满吸引力，让人一看就有兴趣深入了解或签约。

现在把这些点组织成一个流畅的营销描述，确保每一部分都突出优势，同时语言要积极、有力，能够打动目标受众。
</think>

**产品X销售合同 - 合作共赢新机遇！**

尊敬的合作伙伴：  

我们很高兴为您提供一份为期两年的产品X销售合同，总金额达100万元。这不仅是一份商业合约，更是一个实现双方价值提升与共同发展的战略性合作机会！

### **合同亮点：**
- **合作期限**：2年稳定合作，确保双方长期利益绑定，共享发展红利。  
- **合作总额**：总金额高达100万元，彰显产品X的市场价值与客户认可度。  
- **产品优势**：产品X凭借其卓越性能、创新设计和优质服务，在市场上脱颖而出，助力您的业务快速成长。  

### **客户价值：**
通过签署本合同，您将获得：  
1. 高质量的产品支持，提升企业竞争力；  
2. 稳定的合作关系，降低市场波动风险；  
3. 专属的售后服务，确保无忧运营；  
4. 潜力巨大的市场空间，助力品牌价值提升。  

### **合作展望：**  
未来两年，我们将携手并进，充分发挥产品X的核心优势，共同开拓更广阔的市场机遇，实现双方的共赢发展。让我们一起迈向成功！  

期待您的签约，开启我们的合作新篇章！  

——XXX公司敬启
法律审查: <think>
好的，我现在要帮用户审查一份产品X的销售合同，期限是两年，总金额100万元。用户是法律专家，所以他们需要我仔细分析这份合同，找出潜在的风险点。首先，我得回想一下常见的合同风险有哪些。

首先，合同的基本要素是否齐全？比如双方的信息、产品描述、价格、交付时间和方式、付款条件、违约责任等等。如果这些信息不明确或者缺失，可能会导致执行上的困难。用户提到的是销售合同，所以这些都是关键点。

接下来是交付和验收条款。产品X的具体规格是什么？交付的时间和地点有没有详细说明？如果验收流程不清晰，可能会在货物有问题时产生纠纷。比如，买方可能认为质量不符合要求，而卖方觉得已经按标准交付了。

然后是付款条件。总金额100万，分几次付？每次的金额和时间点有没有写清楚？如果付款方式模糊，可能导致一方拖延支付，引发争议。比如，是否需要分期付款，每期支付多少，什么时候支付，这些都需要明确。

违约责任部分也很重要。如果任何一方未能履行合同，会有什么后果？比如延迟交付或未按时付款，应该有相应的赔偿条款。如果没有明确的违约金比例或者计算方式，可能会让双方在纠纷时难以解决。

不可抗力条款也不能忽视。两年的时间跨度可能遇到一些不可预见的情况，比如疫情、自然灾害等。如果合同中没有约定不可抗力如何处理，可能会影响合同的履行，甚至导致一方遭受损失。

争议解决方式是另一个关键点。如果发生纠纷，双方该如何解决？是否选择仲裁还是诉讼？地点在哪里？这会影响到最终的结果和成本。用户需要确保这部分内容明确，避免未来的麻烦。

保密条款也很重要，特别是产品X可能涉及商业秘密或技术细节。双方都应保证不泄露对方的机密信息，否则可能会引发法律纠纷或者经济损失。

最后是合同的整体性条款，比如是否有其他未尽事宜，是否排除了其他协议的有效性。这些细节确保合同具有法律效力，并且明确双方的权利和义务。

总结一下，我需要逐一检查这些方面，看看合同中有没有遗漏或模糊的地方，然后指出潜在的风险点，帮助用户更好地评估和修改合同。
</think>

作为法律专家，审查合同时需要关注合同的各个方面以识别潜在风险。以下是一些常见风险及其可能的影响：

### 1. **合同基本要素是否齐全**- **问题**：合同是否缺少必要的条款，例如双方的基本信息（名称、地址）、合同标的（产品X的具体描述）、数量、价格、交付时间等。- **风险**：如果合同缺乏必要信息，可能会导致履行困难或争议。

### 2. **产品X的定义和质量标准**- **问题**：合同是否明确产品X的技术规格、质量要求、验收标准？- **风险**：如果没有明确的质量标准，买方可能认为产品不符合预期，从而引发纠纷。

### 3. **交付条款**- **问题**：合同是否规定了交货时间、地点和方式？是否存在可能导致延迟交付的潜在问题。- **风险**：如果交货条款不明确，卖方可能延迟交货，导致买方无法按时使用产品X。

### 4. **付款条件**- **问题**：合同是否明确了付款时间、方式和金额？是否有预付款或分期付款的安排？- **风险**：如果没有明确的付款条款，买方可能拖延支付，影响卖方的资金流动。

### 5. **违约责任**- **问题**：合同中是否规定了违约金、赔偿责任或其他违约后果？- **风险**：如果违约责任不明确，双方在发生违约时可能会产生争议，难以追究责任。

### 6. **不可抗力条款**- **问题**：合同是否包含了不可抗力条款？不可抗力的范围和处理方式是否清晰。- **风险**：如果没有不可抗力条款，一方可能因为无法控制的因素（如自然灾害、战争）而导致合同无法履行，从而承担不必要的责任。

### 7. **争议解决**- **问题**：合同中是否规定了争议解决的方式（诉讼或仲裁）及管辖地？- **风险**：如果没有明确的争议解决条款，可能会导致双方在发生纠纷时产生额外的成本和时间消耗。

### 8. **保密条款**- **问题**：合同是否包含了保密条款？如果涉及商业秘密或技术信息，是否有相应的保护措施。- **风险**：如果没有保密条款，可能导致一方泄露另一方的机密信息，造成损失。

### 9. **终止和解除条款**- **问题**：合同中是否规定了终止或解除的条件？- **风险**：如果缺乏明确的终止条件，双方可能在无法继续履行合同时产生争议。

### 10. **其他潜在风险**- **问题**：是否存在隐藏的费用、担保责任或其他未明确的责任？- **风险**：这些潜在责任可能会增加一方的成本或义务。

### 建议
1. 确保合同条款全面，涵盖双方的权利和义务。
2. 明确产品质量标准、交付时间和地点、付款方式等关键细节。
3. 添加不可抗力、保密、争议解决和终止条款以降低风险。
4. 确保合同语言清晰无歧义，并由专业律师审核。

如果您能提供具体的合同文本，我可以更详细地审查并指出潜在风险。
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合同 2 结果:
营销描述: <think>
嗯，用户让我帮忙写一个关于技术服务协议的营销描述，重点是突出保密条款和知识产权归属。首先，我得理解用户的需求是什么。他可能是一家提供技术服务的公司，需要在市场中展示自己的专业性和可靠性。

接下来，我应该考虑目标客户是谁。可能是其他企业，尤其是那些注重数据安全和技术保护的企业。他们最关心的是合作的安全性以及成果的所有权，所以营销描述需要突出这两点。

然后，我得分析合同中的保密条款和知识产权归属有什么亮点。保密条款说明公司在保护客户信息上非常严格，这是信任的基础。而知识产权归属则意味着客户的创新成果将完全属于他们自己，这对他们来说非常重要。

在写营销描述的时候，应该用积极、专业的语言，同时突出这两个关键点。可能需要强调公司的专业团队和丰富的经验，让潜在客户觉得选择他们既安全又可靠。

另外，结构上可以分成几个部分：介绍服务内容，保密承诺，知识产权保障，以及公司优势。这样逻辑清晰，重点突出。

最后，结尾可以用一句有力的呼吁行动，鼓励潜在客户联系他们了解更多细节。
</think>

**专业技术服务，助力企业腾飞！**

在数字化转型与技术革新的浪潮中，我们为您提供全方位的技术服务解决方案，帮助您突破技术瓶颈、优化业务流程并实现创新目标。我们的技术服务协议不仅致力于为您的项目保驾护航，更以专业的态度和严谨的承诺，确保合作中的每一份信任都能得到充分尊重。

**【保密条款】：**
- 我们深知商业机密和技术信息的重要性。协议中明确约定，我们将对所有接触到的客户数据、技术资料及商业信息严格保密，并采取最高级别的安全措施防止信息泄露。
- 无论是在项目执行期间还是协议终止后，我们的保密义务将持续有效。

**【知识产权归属】：**
- 我们尊重并保障客户的创新成果。在协议中明确规定，任何因合作产生的知识产权（包括但不限于软件、算法、设计等）均归属于客户所有。
- 您的技术投入和创新将得到充分的法律保护，确保您的权益不受侵犯。

**【我们的承诺】：**
- 专业的技术团队：汇聚行业顶尖人才，为您提供高效、可靠的技术服务。
- 透明的合作模式：清晰的目标设定与沟通机制，让您全程掌握项目进展。
- 灵活的服务方案：根据您的需求量身定制解决方案，确保最优效果。

选择我们，不仅是选择一份协议，更是选择了一份长期的信任与合作。让我们携手共创未来，助力您的业务在竞争激烈的市场中脱颖而出！

**立即联系我们，开启您的技术升级之旅！**
法律审查: <think>
好，我现在要帮用户审查一份技术服务协议，特别是保密条款和知识产权归属部分。首先，我得明确用户的需求是什么。用户是法律专家，但可能需要更详细的分析来帮助他们理解潜在风险。

首先，我会考虑合同中保密条款的范围是否合理。有时候，保密义务可能过于宽泛，导致不必要的限制，或者不够具体，无法有效保护信息。例如，定义是否清晰，比如“商业秘密”或“机密信息”的范围是否明确。另外，保密义务的有效期限是否合理，有些协议可能会设定过长的时间，比如5年甚至更久，这在某些情况下可能不太合适。

接下来是保密信息的例外情况。我需要确保合同中列出了合理的例外，比如如果信息已经是公开的，或者接收方通过合法途径获得的信息，这时候就不需要保密了。同时，如果有法律规定必须披露的情况，也应该明确说明，避免法律冲突。

然后，关于知识产权归属部分，首先要看技术服务成果的所有权是否明确。是否有条款说明谁拥有这些成果？如果协议中没有清晰的规定，可能会引发争议，尤其是在合作过程中产生的创新或改进方面。

其次是技术成果的使用权限。客户可能希望独家使用某些技术，而服务方可能有不同的想法。需要确保双方在使用权上达成一致，并且如果涉及第三方，是否需要取得许可或其他安排。

再次是保密和技术成果的关系。有时候，保密义务可能会与知识产权归属产生冲突，特别是在信息共享和成果交付方面，因此需要明确这两者之间的界限，避免混淆或潜在的法律纠纷。

此外，违约责任也很重要。如果一方违反了保密条款或侵犯了知识产权，合同是否规定了足够的补救措施？比如赔偿损失、支付违约金等。这些都需要详细列出，以确保在出现问题时有明确的处理方式。

最后，争议解决机制也不能忽视。是否选择了合适的管辖法院或仲裁机构？是否有明确的程序和时间限制？这些都是确保双方在发生纠纷时能够高效解决问题的关键因素。

总结一下，我需要逐一检查合同中的每个部分，确保保密条款和知识产权归属清晰、合理，并且符合相关法律要求，避免潜在的风险。
</think>

作为法律专家，在审查技术服务协议时，我会重点关注以下潜在风险，并提出相应的建议：

### 1. **保密条款的范围**- **潜在风险**：保密条款可能过于宽泛或不够明确，导致双方在履行过程中对“保密信息”的定义产生争议。例如，“机密信息”是否包括客户提供的所有资料，或者仅限于特定类型的信息？- **建议**：明确界定“机密信息”的范围，并规定哪些信息不被视为机密（如公开信息、第三方合法获得的信息等）。此外，应明确保密义务的有效期限。

### 2. **知识产权归属**- **潜在风险**：协议中可能未明确约定技术服务成果的知识产权归属，导致后续争议。例如，服务方在提供技术咨询服务过程中产生的创新或改进是否归客户所有？- **建议**：明确规定技术服务成果的知识产权归属，包括但不限于软件著作权、专利权等。如果涉及共同开发的情况，应详细约定双方的权利和义务。

### 3. **保密与知识产权的关系**- **潜在风险**：保密条款可能与知识产权归属条款存在冲突或重叠。例如，服务方提供的技术方案既是机密信息，也可能构成知识产权的一部分。- **建议**：在协议中明确区分保密义务和技术成果的知识产权归属，避免因定义不清导致的法律纠纷。

### 4. **违约责任**- **潜在风险**：协议可能未明确规定违反保密条款或侵犯知识产权时的责任追究机制。例如，是否规定了损害赔偿、违约金等补救措施？- **建议**：明确约定违反保密义务或侵害知识产权的具体法律责任，并设置合理的赔偿标准。

### 5. **争议解决**- **潜在风险**：协议可能未约定明确的争议解决方式（如诉讼或仲裁），或者未指定管辖机构。- **建议**：在协议中明确规定争议解决的方式和地点，确保双方在发生纠纷时能够高效、妥善地解决问题。

### 6. **其他注意事项**- 确保协议符合相关法律法规，避免因违反法律强制性规定而导致合同无效或部分条款无效。- 考虑是否需要对特定技术成果进行备案或其他法律登记，以增强权利的保护力度。

通过以上审查和建议，可以有效降低技术服务协议中的潜在风险，保障双方合法权益。
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性能提升：22.5s → 6.9s（某合同处理系统实测）

2.3 回调监控（异步可观测性）

from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler
import time  # 导入时间模块用于计算延迟

from langchain_ollama import ChatOllama


class PerformanceMonitor(AsyncCallbackHandler):"""异步回调处理器，用于监控LangChain操作的性能指标"""
async def on_chain_start(self, serialized, inputs, **kwargs):"""链式操作开始时触发Args:serialized: 序列化的链信息inputs: 输入的参数**kwargs: 其他关键字参数"""self.start = time.time()  # 记录开始时间戳
async def on_chain_end(self, outputs, **kwargs):"""链式操作结束时触发Args:outputs: 输出的结果**kwargs: 其他关键字参数"""latency = time.time() - self.start  # 计算耗时（结束时间-开始时间）log_metric("chain_latency", latency)  # 记录延迟指标（假设有日志函数）


def log_metric(metric_name, value):"""模拟指标记录函数（实际使用时替换为真实监控系统API）Args:metric_name: 指标名称value: 指标值"""print(f"[METRIC] {metric_name}: {value:.4f}s")  # 示例输出：保留4位小数的耗时

from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackManager
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
import asyncio


llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")

# 1. 创建性能监控回调实例
performance_monitor = PerformanceMonitor()

# 2. 创建异步回调管理器，并添加性能监控
callback_manager = AsyncCallbackManager([performance_monitor])

# 3. 创建一个LLM链（示例）
prompt = PromptTemplate.from_template("请用中文回答: {question}")
chain = prompt | llm

async def main():# 4. 运行链并自动记录性能result = await chain.ainvoke({"question" : "中国的首都是哪里？"}, config={"callbacks": [PerformanceMonitor()]})print(result)

# 通过事件循环运行
asyncio.run(main())

输出为：

[METRIC] chain_latency: 0.0000s
[METRIC] chain_latency: 57.0381s
content='<think>\n嗯，用户问中国首都在哪里。我首先得确认首都指的是哪一届的。过去北京是首都，但2017年以后北京不再是了。然后，我应该指出这一点，告诉用户现在首都是在哪个地方。另外，可能需要解释一下为什么北京不再作为首都，以及新首都的位置。\n\n好，先回答首都现在的位置在哪个城市，也就是北京，但需要说明它不再是首都有多长时间。接着，提到新的首都北京现在不是首了，而是另一个城市，然后具体是哪一个地方，比如“中华人民共和国的首都”通常是指北京，但由于官方正式名称可能有变化，可能需要进一步确认。\n\n或者，是否有可能用户想问的是现役的首都，还是过去的？不过一般来说，问题中的“首都”应该指的是目前的位置。所以，回答时要说明现在首都是北京，并且已经用了近20年了。\n</think>\n\n中国的首都是北京。中华人民共和国的首都位于北京市。' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'deepseek-r1', 'created_at': '2025-04-09T09:04:20.4005338Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 57008450600, 'load_duration': 900885500, 'prompt_eval_count': 14, 'prompt_eval_duration': 329574000, 'eval_count': 202, 'eval_duration': 55775935500, 'message': Message(role='assistant', content='', images=None, tool_calls=None)} id='run-4ad1e976-6b44-435e-8ba0-4b0a58a373d4-0' usage_metadata={'input_tokens': 14, 'output_tokens': 202, 'total_tokens': 216}

应用：实时性能监控与自动扩缩容

2.4 资源隔离（防止级联故障）

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
import time

from langchain_ollama import ChatOllama


# 1. 定义性能监控回调（异步+同步）
class PerformanceMonitor(BaseCallbackHandler):  # 使用基类兼容同步/异步def on_chain_start(self, serialized, inputs, **kwargs):self.start = time.time()print(f"Thread: {threading.current_thread().name}")  # 调试线程信息
def on_chain_end(self, outputs, **kwargs):latency = time.time() - self.startprint(f"[Metric] Latency: {latency:.2f}s (Thread: {threading.current_thread().name})")


# 2. 创建隔离线程池
critical_executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3,  # 根据业务需求调整thread_name_prefix="critical_llm_ops"  # 线程名前缀便于监控
)

# 3. 构建Runnable流水线
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("回答: {question}")
# llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")
chain = prompt | llm  # 或 RunnableSequence(prompt, llm)

# 4. 配置执行策略（线程池+回调）
configured_chain = chain.with_config(run_executor=critical_executor,  # 指定独立线程池callbacks=[PerformanceMonitor()],  # 注入监控max_concurrency=2  # 控制并发量（可选）
)


# 5. 执行示例（同步）
def sync_invoke():response = configured_chain.invoke({"question": "中国的首都是哪里？"})print(response.content)


# 6. 异步执行示例
async def async_invoke():response = await configured_chain.ainvoke({"question": "北京有多少人口？"})print(response.content)


# 7. 批量执行测试
def stress_test():questions = ["问题1", "问题2", "问题3"]  # 测试数据for q in questions:configured_chain.invoke({"question": q})


# 8. 资源清理（重要！）
def shutdown():critical_executor.shutdown(wait=True)


if __name__ == "__main__":import threading
sync_invoke()  # 测试同步调用
# 异步调用测试import asyncio
asyncio.run(async_invoke())
# 压力测试stress_test()
# 最后关闭线程池shutdown()

输出为：

Thread: MainThread
Thread: MainThread
[Metric] Latency: 0.00s (Thread: MainThread)
[Metric] Latency: 33.37s (Thread: MainThread)
<think>
首先，我需要确定用户的问题是什么。他们问的是“中国的首都是哪里？”这是一个关于地理常识的简单问题。接下来，我要回忆一下相关知识。中国是一个拥有悠久历史和丰富文化的国家，其首都一直是政治、经济和文化中心。历史上，北京曾多次作为不同朝代的都城，如元朝、明朝和清朝。到了近代，尤其是在中华人民共和国成立后，北京继续被定为首都。我还需要确认是否有其他可能的答案。有时候，可能会有误解或混淆的情况发生，比如有人可能会提到南京或上海等其他大城市，但这些都是中国的重要城市，并不是当前的首都。最后，我要确保信息的准确性。经过核实，北京确实是中华人民共和国的首都，这一点在国内外都是普遍认可的。
</think>中国的首都是北京。
Thread: asyncio_0
Thread: asyncio_0
[Metric] Latency: 0.00s (Thread: asyncio_0)
[Metric] Latency: 9.39s (Thread: asyncio_0)
<think></think>北京作为中国的首都，是一个拥有悠久历史和现代化发展的城市。根据最新的官方统计数据显示，北京市的常住人口数量为2170.5万人（数据截至2020年）。这个数字反映了北京作为国际大都市的人口规模和发展状况。
Thread: MainThread
Thread: MainThread
[Metric] Latency: 0.00s (Thread: MainThread)
[Metric] Latency: 183.17s (Thread: MainThread)
Thread: MainThread
Thread: MainThread
[Metric] Latency: 0.00s (Thread: MainThread)
[Metric] Latency: 157.07s (Thread: MainThread)
Thread: MainThread
Thread: MainThread
[Metric] Latency: 0.00s (Thread: MainThread)
[Metric] Latency: 208.75s (Thread: MainThread)