4.3.3 内存与 CPU 资源管理

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4.3.3 内存与 CPU 资源管理 4.3.3 内存与 CPU 资源管理在构建基于框架的智能体系统时，性能瓶颈往往并非源于模型本身的推理能力，而是隐藏于资源调度与内存管理的细节之中。一个设计精良的智能体不仅需要具备强大的逻辑推理和任务规划能力，更需在有限的计算资源下实现高效、稳定、可扩展的运行。内存与 CPU 资源管理，正是决定智能体能否从“实验室原型”迈向“生产级部署”的关键分水岭。试想这样一个场景：一个多智能体协作系统正在同时处理数十个并发用户请求，每个智能体调用大语言模型（LLM）、执行工具函数、维护对话历史、缓存中间状态。若缺乏对内存生命周期的精细控制，系统很快会因对象堆积而触发 OOM（Out-of-Memory）错误；