Not all streaming workloads involve I/O. When your source is in-memory and your transforms are pure functions, async machinery adds overhead without benefit. You're paying for coordination of "waiting" that adds no benefit.
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和企业经营者交流，许多人常把“脑子要活”挂在嘴边。的确，企业发展不可能永远固守“舒适圈”，经营者能否凭灵活头脑适时开辟新赛道，一定程度上决定着企业能否长久保持生机活力。
我在《把离线AI智能体装进口袋里》（The Dawn of Offline AI Agents in Your Pocket）一文中对此进行了详细阐述。但文章中的示例更像是Demo，而非生产解决方案。像 Gemma 3n 这样的模型虽然能够很好地处理函数调用，但它们体积过大：无法集成到应用程序包中，需要单独下载，即使在旗舰机型上推理速度也很慢。在低端设备上，它们根本无法运行。而较小的型号则经常出现故障，难以记住工具。