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编程 API 网络安全 开发 架构 开源
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问题：多轮推理的 Token 雪崩 ReAct 架构的核心是"推理-行动-观察"循环。每一轮循环，AI 调用助手、拿到结果、把结果追加到消息历史中。一个复杂任务可能跑十几轮甚至几十轮，每轮的工具结果（页面 HTML、搜索结果、文件内容）动辄几千 tokens。 问题来了：随着轮次增加，消息历史不断膨胀，总 Token 量逼近模型的上下文窗口上限。一旦超限，要么 API 直接报错，要么模型开始"遗忘...
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问题：多轮推理的 Token 雪崩 ReAct 架构的核心是"推理-行动-观察"循环。每一轮循环，AI 调用助手、拿到结果、把结果追加到消息历史中。一个复杂任务可能跑十几轮甚至几十轮，每轮的工具结果（页面 HTML、搜索结果、文件内容）动辄几千 tokens。 问题来了：随着轮次增加，消息历史不断膨胀，总 Token 量逼近模型的上下文窗口上限。一旦超限，要么 API 直接报错，要么模型开始"遗忘...
