تُعَدُّ عمليات الأصول الصناعية من الأنظمة الحساسة لزمن الاستجابة، حيث يُمكن للاستفسار الواحد من المستخدم أن يتطلب تنسيقاً شاملاً لبيانات المستشعرات، وأوامر العمل، وأساليب الفشل، وأدوات التنبؤ، ووكلاء متخصصين في المجال. في سياق هذا التحدي، تم تقييم أداء خط أنابيب تخطيط وتنفيذ الوكلاء من خلال منصة "AssetOpsBench"، حيث يتم الكشف عن أعباء متكررة تتعلق باكتشاف الأدوات، والتخطيط باستخدام نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models)، وتنفيذ أدوات "MCP" (Multi-Channel Processing)، وأخيراً ملخصات النتائج. تمت دراسة تقنيات التخزين المؤقت الموجودة مثل إعادة استخدام "KV-cache" والتخزين المؤقت الدلالي القائم على التضمين، والتي كانت مصممة بشكل أساس لأغراض خدمة الدردشة، لكنها تواجه صعوبات عندما تعتمد صحة المخرجات على الوقت أو الأصول أو معلمات المستشعرات.

لذا، نقترح طبقتين تحسين تكملان بعضهما البعض في خطوط أنابيب تخطيط وتنفيذ "AOB": التخزين المؤقت الزماني الدلالي (temporal semantic cache) ومجموعة من تحسينات سير عمل "MCP" التي تجمع بين التخزين المؤقت لاكتشاف الأدوات المعتمد على القرص وتنفيذ الخطوات المتوازية الوعائية المدركة للاعتماديات. وقد أسفرت تحسينات سير العمل "MCP" عن تسريع قدره "1.67x" وتقليل زمن الاستجابة الوسيط بنسبة تقارب (40.0%". بينما حقق اختبار التخزين المؤقت الزماني وسائط متوسطة تصل إلى "30.6x" في التسريع على حالات نجاح التخزين المؤقت.

أما بالحديث عن النتائج، فإن تحقيق مثل هذا التسريع لا يقتصر فقط على تحسين الأداء، بل يكشف أيضًا عن نمط الفشل الملموس للتخزين المؤقت الدلالي الخالص في الاستفسارات الغنية بالمعلمات، مما يوفر تحليلًا حرجًا لكيفية تفاعل اختيارات التخزين المؤقت مع صحة التقييم في معايير الوكلاء المدعومة من "MCP".