用途：指导用户在 DSPy 中以 async/await 非阻塞方式运行模块，用于 Web 框架、并发处理和高吞吐应用。每个 DSPy 模块都支持异步执行，通过 aforward() 和 acall() 返回可等待协程，从而兼容 FastAPI、Starlette、aiohttp，并可用 asyncio.gather() 并发调用 LM。
主要能力：module.aforward(**kwargs) 是 forward() 的异步版本；module.acall(**kwargs) 是调用模块的异步便捷别名。可用 asyncio.gather 并发执行多个独立 LM 调用；可用 asyncio.Semaphore 限制并发数，避免压垮 LM 提供商。支持与流式输出结合（streamify、StreamListener、StreamingResponse），支持自定义模块实现 aforward，也支持带异步工具的 ReAct 智能体用 acall() 自动处理异步工具。
使用方式：基本用法为 result = await qa.aforward(question=question)，并用 asyncio.run() 运行。批量并发时先构造任务列表，再 await asyncio.gather(*tasks)。限流示例中设置 semaphore = asyncio.Semaphore(10)，在 async with semaphore 内调用 aforward。FastAPI 中可定义 async def classify(text: str) 并 await classifier.aforward(text=text)。自定义模块需实现 async def aforward。
适用场景：FastAPI/Starlette 后端服务、实时 API、并发 LM 调用、与异步数据库或缓存集成、异步流式输出。单次输入、脚本或 notebook、优化与评估、简单 CLI、无事件循环的应用宜用同步。
限制与注意事项：在异步函数内同步调用模块会阻塞事件循环，应始终使用 aforward() 或 acall()；不能在已有事件循环内调用 asyncio.run()，否则报 RuntimeError，应直接 await；大批量处理务必加信号量；自定义模块被 await 调用时必须实现 aforward()，DSPy 不会自动包装 forward()；若某一步是异步（如 MCP 工具），整条调用链都须为异步，不能在同步 forward() 中 await。安装方式：npx skills add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills --skill <name>。API 细节与示例见 reference.md、examples.md；相关主题见 /ai-serving-apis、/dspy-parallel、/dspy-streaming、/dspy-mcp、/dspy-utils、/ai-do。