AgentZip：面向高扇出智能体沙箱的内存压缩系统
原文标题：Memory Compression for High-Fanout Agent Sandboxes
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论文指出高扇出智能体工作负载因并发沙箱会话产生内存瓶颈，而沙箱源自共享模板并执行相关轨迹，存在大量模板相对与跨沙箱冗余。作者提出AgentZip，首个专为AI智能体沙箱设计的内存压缩系统，将压缩范围扩展到任何有收益表示的页面，把开销控制从压缩时页面选择转移到恢复时预取，并将压缩对齐到LLM等待期。在训练与推理负载中，沙箱内存最多降低8.7倍，同时将激进压缩的减速从3.1倍降至1.40倍。
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AgentZip利用沙箱模板相对与跨沙箱冗余，沙箱内存最多降8.7倍，激进压缩减速从3.1倍降至1.40倍
- •高扇出智能体任务并发大量沙箱会话，这些沙箱源自共享模板、执行相关轨迹，存在大量冗余
- •压缩范围扩到任何有收益表示的页面，开销控制从压缩时选页转为恢复时预取
- •把昂贵压缩对齐到LLM等待期，避免干扰前台工具执行
- •训练与推理负载中沙箱内存最多降8.7倍，Linux配置对比为2.1倍
为什么重要：内存正成为高并发智能体沙箱的硬瓶颈，这条把压缩时机与智能体执行阶段绑定，对沙箱基础设施与算力成本优化直接可用。
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