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認為 Python "會為你管理記憶體"的迷思，正是你的代理在運行4小時後OOM的原因
上個月並行運行了24個多代理，消耗的tokens是單一會話的10倍，卻沒有產生任何有用的輸出
真正的問題並不是tokens，而是沒有人在監控的記憶體
Python使用引用計數加上循環垃圾回收器。聽起來沒問題，直到你透過C擴展載入numpy陣列，這些擴展沒有正確遞減引用。那些物件永遠不會被回收，它們就那樣存在，逐漸增長，默默無聲
每處理100個tokens的上下文，你的長期運行代理就會進行一次tensor分配，可能不會釋放。將這個乘以24個並行會話，你每天就會漏掉約400MB的記憶體
> 只要增加更多RAM
是的，這需要每月3萬美元的計算費用，來彌補tracemalloc在10分鐘內就能捕捉到的問題