用途：为 agentic-flow worker 系统运行综合性能基准与性能分析。
主要能力与基准类型：触发检测（trigger-detection），测试 12 个 worker 触发关键词检测速度，目标 p95 < 5ms，迭代 1000 次；worker 注册表（registry），测试条目 CRUD 操作，目标 p95 < 10ms，500 次创建、获取、更新；agent 选择（agent-selection），测试基于性能的 agent 选择，目标 p95 < 1ms，迭代 1000 次；模型缓存（cache），测试模型缓存性能，目标 p95 < 0.5ms，统计命中率、缓存大小与淘汰；并发 worker（concurrent），测试并行创建与更新，目标 10 个 worker 在 1000ms 内完成；内存键生成（memory-keys），目标 p95 < 0.1ms，迭代 5000 次。输出包含平均延迟、p95、吞吐量、内存变化及汇总（通过/失败数、总耗时、峰值内存）。
使用方式：运行完整套件用 npx agentic-flow workers benchmark；按类型运行用 npx agentic-flow workers benchmark --type trigger-detection（可替换为 registry、agent-selection、concurrent 等）。也可编程调用：从 agentic-flow/workers/worker-benchmarks 导入 workerBenchmarks 和 runBenchmarks，调用 runBenchmarks() 获取汇总，或调用 benchmarkTriggerDetection(1000)、benchmarkRegistryOperations(500) 等单个基准。
阈值配置：在 .claude/settings.json 的 performance.benchmarkThresholds 中设置 triggerDetection、workerRegistry、agentSelection、memoryKeyGeneration 的 p95Ms 及 concurrentWorkers 的 totalMs。
性能优化提示：可通过 CLAUDE_FLOW_MODEL_CACHE_MB=512 启用模型缓存，CLAUDE_FLOW_WORKER_PARALLEL=true 启用并行 worker，CLAUDE_FLOW_SUPPRESS_WARNINGS=true 抑制警告；SQLite WAL 模式自动启用以提升并发性能。
限制：资料未提供具体支持平台、依赖版本或价格信息。