Unverified50% confidenceFactExact time
Agent 的每一轮循环都需将完整历史上下文传入 LLM，导致 token 消耗随任务复杂度呈线性乃至指数增长
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50%
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7/16/2026
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Unverified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77% similarUnverified在Agent应用中，每一轮推理-行动-观察循环都需要将完整历史上下文重新输入模型，导致Token消耗随任务复杂度呈非线性增长75% similarUnverified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73% similarUnverifiedClaude Code的代理架构意味着每次任务执行可能触发多轮模型调用，Token消耗呈指数级增长而非线性增长72% similarUnverified典型的 ReAct 范式 Agent 可能需要经历 5-20 轮循环才能完成一个复杂任务，每轮循环都涉及至少一次 LLM 调用72% similar
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