已验证70% 置信事实精确时间

当Agent处于循环状态时，每次调用会携带累积的对话历史，导致Token消耗随迭代次数线性甚至超线性增长

4

来源数

70%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/15

首次发现

来源

AI Agent失控烧光API预算：成因分析与防护方案

相关事实

待验证Agent循环中每次调用都会重新读取整段对话，因此轮次成本递增。79% 相似待验证在 Loop 场景中，每轮循环需要将整个对话历史重新送入模型，导致单轮 Token 消耗因 Context 累积而递增，呈现比线性更陡峭的成本曲线79% 相似待验证在智能体工作流中，历史交互作为输入Token累积，导致总Token消耗随任务轮次呈近似平方级增长78% 相似待验证在agent多轮迭代中，上下文窗口会随迭代不断膨胀，导致每轮推理的输入token数递增，注意力计算的开销呈超线性增长。77% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/512086

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/512086

MCP

get_claim(id=512086)