Rohan Paul

如果 1 个代理任务启动多个沙箱，则一起管理它们的内存 AgentZip 显示 88.55% 的并行代理的大部分内存成本都是重复状态，因此解决方案是压缩 LLM 等待期间同级沙箱共享的内容。 当一个任务产生许多沙箱时，它们并不是真正独立的。它们从相同的模板开始，通常运行相似的代码、文件、库和命令。这就留下了很多重复的记忆。 标准 Linux 工具要么单独压缩页面，要么只合并精确匹配的页面，因此它们会错过大部分重叠部分。 AgentZip 针对共享模板或同级沙箱压缩内存，在代理等待 LLM 时完成繁重的工作，并在下一个工具调用需要它们之前恢复可能需要的页面。