待验证50% 置信权衡取舍精确时间
在多智能体场景中，随着智能体数量和讨论轮次增加，对话历史token会快速逼近或突破上下文窗口上限，导致token膨胀和成本指数级增长
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/30
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相关事实
待验证多智能体系统容易陷入'无限对话'陷阱，智能体反复交换消息却无法收敛，导致Token消耗和成本呈指数级增长80% 相似待验证随着对话轮次增加，每轮需携带完整历史上下文，输入token数量持续膨胀，导致推理时间呈现非线性增长78% 相似待验证Agent间通信会导致上下文窗口线性增长使成本呈指数级攀升，以及长对话链中的「目标漂移」现象77% 相似待验证当前多Agent系统面临的核心技术挑战是上下文窗口与长程记忆问题，模型对早期内容的关注度会随对话深度增加而下降（注意力稀释现象）73% 相似待验证As multi-turn tool calls and conversations accumulate in Agent tasks, context expansion causes inference costs to rise exponentially and response latency to increase73% 相似
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