除了高并发，Go在低延迟实时性、分布式云原生部署、资源受限环境、高可靠长期运行、大规模工程化协作、底层系统/硬件交互等场景下，对Python具有显著优势，更适配生产级Agent应用的核心诉求，具体拆解如下（每个场景均结合Agent应用的实际落地场景，对比Go的优势与Python的短板）：
一、低延迟、强实时性的Agent场景
适用Agent类型
工业控制Agent（如流水线机器人控制、传感器实时反馈）、实时交互Agent（如电竞辅助Agent、在线客服实时应答Agent、自动驾驶车载边缘Agent）、高频交易风控Agent。
Go的核心优势
- 编译型语言的原生高性能：Go编译为机器码直接运行，无需像Python那样经过解释器逐行解析，核心逻辑执行效率接近C/C++，单次任务响应耗时远低于Python（通常是几十倍到上百倍的差距）。
- 优化的垃圾回收（GC）：Go的GC经过多版本迭代优化，停顿时间控制在微秒级，且停顿频率稳定，能提供可预期的低延迟，不会出现Python GC那样的不可控长停顿（尤其在大内存场景下）。
- 无GIL锁的稳定执行：不存在Python GIL导致的单进程性能瓶颈，无需依赖复杂的异步框架即可实现稳定的实时响应，避免了Python异步（AsyncIO）中“回调地狱”、“同步库阻塞事件循环”的问题（大量AI/LLM相关Python库不支持异步，进一步限制实时性）。
Python的短板
作为解释型语言，执行效率先天不足；即使使用FastAPI等异步框架，也难以突破解释器和GIL的限制，延迟波动大（高负载下尤为明显），无法满足Agent的“硬实时”要求（如工业控制中毫秒级响应的诉求）。
