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“Python ‘为你管理内存’”的神话导致你的代理在运行4小时后OOM
上个月并行运行了24个多代理，消耗的tokens是单个会话的10倍，却没有任何可用输出
真正的问题并不是tokens，而是没人关注的内存
Python使用引用计数加循环垃圾回收。听起来没问题，直到你通过C扩展加载numpy数组，而这些扩展没有正确递减引用。那些对象永远不会被回收。它们就那样静静地存在，逐渐增长
每处理100个tokens的上下文，你的长时间运行的代理就会进行一次tensor分配，可能不会释放。将此乘以24个并发会话，你每天可能会泄漏400MB的内存
> 只需增加更多RAM
是的，这意味着每月花费3万美元的计算资源，来弥补tracemalloc在10分钟内就能捕获的问题