港科大 AgentZip 压缩沙箱内存最高 8.7 倍,专治高并发 agent 冗余
omarsar0 · x · 2026-09-12
港科大研究者提出 AgentZip,针对 RL 训练或评测中大量并行 agent 沙箱的内存瓶颈。
问题:同一任务会并发拉起多个沙箱,它们从相同模板启动、轨迹相关。实测 76%-96% 的内存页存在模板相对或跨沙箱冗余,内存正成为高扇出 agent 负载的容量上限。
方法:
- 相对模板和兄弟沙箱压缩页面,包括「相似但不完全相同」的页
- 利用 agent 等待 LLM 响应的空闲时间做高开销压缩
- 恢复时预取页面控制降速
结果:沙箱自有内存最高压缩 8.7 倍,对比 Linux 配置的 2.1 倍。
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