待验证60% 置信事实精确时间

在Agent场景中每一步工具调用都需将完整上下文重新输入模型，导致Token消耗呈指数级增长

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/23

首次发现

来源

Hermes Agent深度解析：会自我进化的开源AI智能体框架

相关事实

已验证在Agentic场景中，Agent往往在一次用户请求中发起多轮模型调用，每一轮携带越来越长的上下文，导致成本随对话深度非线性增长77% 相似待验证Agent型任务采用ReAct的思考-行动-观察循环，单个用户任务可能触发数十次乃至上百次模型调用，使计算开销呈非线性增长77% 相似待验证Agent会在循环中反复执行感知-规划-行动流程，每一轮都需要将完整历史记录打包进上下文窗口，导致输入token呈线性甚至指数级增长77% 相似已验证每次运行Agent都会产生实际的API调用开销，评估用例规模变大和多次重试会使成本迅速累积76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/601702

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/601702

MCP

get_claim(id=601702)